Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPCiao,
Ho una preoccupazione. Sono un principiante nella progettazione sperimentale e sto conducendo prove di formulazione per medicinali.
Per iniziare, ho esaminato una serie di fattori e variabili per restringere il campo dei fattori da includere nel mio progetto sperimentale.
Ora vorrei ottimizzare. I parametri sono i seguenti:
- 3 risposte: Y1, Y2, Y3
- 4 fattori, di cui 3 continui (ciascuno con 3 livelli) e 1 categoriale con 2 livelli.
Sono un principiante con JMP e mi chiedo se dovrei utilizzare un piano DOE ottimale, un piano classico o un progetto di screening definitivo.
Inoltre, ho difficoltà a impostare il numero di livelli per i fattori continui, che sono a 3 livelli.
La mia domanda è: nel mio caso, quanti esperimenti sarebbero il minimo necessario per essere rappresentativi?
Qual è il modello ideale per il mio progetto sperimentale? Quante repliche consiglieresti?
Vi ringrazio sinceramente in anticipo per il vostro aiuto.
Progettazione degli esperimentiOggetto: Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPCiao @PolygonGiraffe5 ,
Benvenuti nella Community!
Come suggerisce il nome, un Definitive Screening Design è un potente screening design utilizzato all'inizio di un progetto, con un numero elevato di potenziali fattori, per selezionare i fattori attivi e importanti e ottimizzare la/le risposta/e, se il numero di fattori attivi è sufficientemente basso. I design classici come Response Surface Design possono essere utilizzati per l'ottimizzazione, ma non sfrutteranno i precedenti esperimenti che hai già eseguito e potrebbero essere meno flessibili in termini di numero di esperimenti necessari. Un'altra ultima opzione potrebbe essere l'uso di Space-Filling Design , che sono più flessibili in quanto non si basano su un modello predefinito, ma possono essere più costosi da eseguire, poiché i punti vengono generati per coprire lo spazio sperimentale in modo omogeneo.
Se hai già eseguito una fase di screening con i fattori identificati per la fase di ottimizzazione, potresti provare a utilizzare direttamente queste esecuzioni preliminari dal tuo progetto di screening e ad ampliare il tuo progetto sui tuoi fattori attivi con varie strategie, come l'ampliamento basato sul modello o l'ampliamento indipendente dal modello (riempimento dello spazio).
In caso di aumento basato sul modello, il numero di livelli dei tuoi fattori continui dipenderà dalla complessità del modello assunto: se specifichi termini quadratici (=2° ordine) per il fattore A, allora saranno necessari 3 livelli per questo fattore. Selezionare questo aumento e specificare un modello di superficie di risposta (con effetti principali, interazioni a 2 fattori ed effetti quadratici) potrebbe essere un buon primo inizio per creare il tuo progetto.
In caso di aumento del riempimento dello spazio, il numero di livelli per i fattori continui dipenderà dal tipo di riempimento dello spazio e, cosa ancora più importante, dal numero totale di esecuzioni consentite: più esecuzioni in totale, più livelli avrà ciascun fattore.
Per quanto riguarda la questione della "rappresentatività" e delle repliche (più in generale sulle opzioni di creazione del design), questa è una domanda a cui devi rispondere con competenza di settore e strumenti statistici come la piattaforma Compare Designs : qual è il tuo obiettivo (spiegabilità, predittività, entrambi?) e la precisione richiesta (ad esempio, varianza di previsione massima e media)? Qual è il tuo budget sperimentale massimo?
Queste domande possono aiutarti a trovare il miglior compromesso quando valuti e confronti i tuoi progetti con la piattaforma Compare Designs.
Spero che queste risposte ti siano utili,
Oggetto: Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPCiao @Victor_G ,
Grazie per la tua risposta chiara e dettagliata; sarà molto utile per il processo decisionale.
Ho ancora difficoltà a modificare il numero di livelli per i fattori continui, poiché sembra limitato a 2 in JMP.
Grazie ancora una volta per tutti i chiarimenti forniti.
Distinti saluti,
Oggetto: Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPCiao @PolygonGiraffe5 ,
Per quanto riguarda il numero di livelli per i fattori continui nel tuo progetto, puoi controllare le soluzioni dai livelli di forza post in DoE
Nella piattaforma di progettazione personalizzata puoi:
- Specificare nel modello effetti di ordine superiore per "forzare" la generazione del progetto a introdurre livelli aggiuntivi (numero di livelli dipendente dagli ordini più elevati dei termini introdotti nel modello),
- Utilizzare il tipo di fattore numerico discreto (in particolare se si desidera che i diversi livelli non siano equidistanti) e specificare i termini appropriati nel modello (JMP dovrebbe farlo per impostazione predefinita specificando questi termini come "Se possibile").
Spero che questo chiarisca e risolva il tuo problema,
Oggetto: Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPÈ perfetto!
Sono riuscito a impostare tre livelli per fattore per i fattori numerici discreti. Di default, nel modello JMP incorpora il termine "If Possible" nella sua configurazione.
grazie ancora per il tuo aiuto
Oggetto: Richiesta di informazioni sulla progettazione sperimentale con JMPBenvenuti nella community!
Vedi altro...Per la progettazione del tuo esperimento, ti consiglio di iniziare con un piano DOE ottimale, poiché gestirà in modo efficiente i 3 fattori continui e 1 fattore categoriale. Con 3 fattori continui a 3 livelli, avrai bisogno di almeno 27 esecuzioni, ma l'aggiunta di repliche migliorerà l'affidabilità. Per il tuo modello, prendi in considerazione l'utilizzo di un modello lineare o quadratico a seconda delle interazioni. Una singola replica va bene per lo screening, ma di più per l'ottimizzazione. Completare una tesi sembrava un compito impossibile finché non ho chiesto aiuto a
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