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Gérer les facteurs hiérarchiques (imbriqués) dans la plateforme de conception personnalisée du DOE

Bonjour,

J'essaie de créer une conception à l'aide de la plate-forme de conception personnalisée DOE. J'ai trois facteurs catégoriels (G, L et Z) à prendre en compte, l'un étant imbriqué dans l'autre. En fin de compte, le modèle que je souhaite exécuter est Y = G + L[Z] + Z + e. Cependant, mon objectif principal est de garantir que le nombre de réplications de G est équilibré dans Z et que le nombre d'exécutions est équilibré sur mon facteur L.

En utilisant l'option « Combinaisons interdites », j'ai réussi à obtenir un résultat proche de celui souhaité. Par exemple, ce script produit des résultats assez proches de ce que je souhaite :

DOE(
	Custom Design,
	{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
	Add Factor(
		Categorical,
		{"L1", "L2", "L3", "L4", "L5", "L6", "L7", "L8", "L9", "L10"},
		"L",
		0
	), Add Factor(
		Categorical,
		{"V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6",
		"V7", "V8", "V9", "V10", "V11", "V12",
		"V13", "V14", "V15", "V16", "V17", "V18",
		"V19", "V20", "V21", "V22", "V23", "V24",
		"V25", "V26", "V27", "V28", "V29", "V30",
		"V31", "V32"},
		"G",
		0
	), Add Factor( Categorical, {"Z1", "Z2"}, "Z", 0 ),
	Set Random Seed( 1289561612 ), Number of Starts( 360 ), Add Term( {1, 0} ),
	Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Potential Term( {3, 1} ),
	Set Sample Size( 360), Disallowed Combinations(
		Z == "Z1" & (L == "L6" | L == "L7" |
		L == "L8" | L == "L9" | L == "L10") |
		Z == "Z2" & (L == "L1" | L == "L2" |
		L == "L3" | L == "L4" | L == "L5")
	), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

Néanmoins, c'est loin d'être parfait car le nombre de niveaux pour L , Z et G peut varier considérablement en fonction des designs que je dois créer et j'en ai beaucoup ! Cette approche n'est pas simple à automatiser via des scripts.

De plus, le nombre de réplications par niveau Z pour mon facteur G n'est pas parfaitement équilibré, comme le montre le résumé suivant de mon tableau de résultats :

Toute pensée est la bienvenue:)

J'utilise JMP16

Planification d'expériencesRé: Gérer les facteurs hiérarchiques (imbriqués) dans la plateforme de conception personnalisée DOE

Bonjour @johanna_younous ,

Je ne répondrai peut-être pas directement à vos questions mais j'ai quelques remarques/commentaires :

• Quel est votre objectif ? Choisir un gagnant ou une compréhension et une modélisation du lien entre facteurs et réponse(s) ?
  Dans le deuxième cas, je me demande si vous ne pourriez pas comprendre ce lien avec moins de niveaux pour le facteur G par exemple (32 niveaux, c'est beaucoup !). De plus, en fonction de ce que représentent les facteurs, pourriez-vous utiliser un ou plusieurs facteurs numériques liés aux facteurs catégoriels ? Par exemple, en utilisant des mesures des niveaux catégoriels spécifiques des facteurs comme covariables numériques dans le plan ?
  Quelques options et inspirations pour cette idée : Re : Augmenter l'efficacité et l'applicabilité du modèle...
• Concernant le déséquilibre de votre conception, je ne vois pas de déséquilibre spécifique dans les niveaux de facteurs lors du lancement du même script que vous :
  

  (J'ai joint le tableau de données de conception généré à des fins de comparaison si nécessaire).
  Quel est exactement le problème que vous rencontrez ?

• Pour l'automatisation, je me demande s'il ne serait pas plus simple d'utiliser une approche Candidate Set :
  1. Créer automatiquement un ensemble de données avec toutes les combinaisons (Classical Full Factorial DoE),
  2. Supprimez les combinaisons irréalisables en écrivant des règles,
  3. Utilisez cet ensemble de candidats pour créer une conception.

Plus d'informations sur l'approche des ensembles candidats ici : Conceptions d'ensembles candidats : Adaptation des contraintes DOE au problème (2021-EU-30MP-784)

J'espère que cette réponse pourra vous aider,

Ré: Gérer les facteurs hiérarchiques (imbriqués) dans la plateforme de conception personnalisée DOE

Bonjour, merci pour cette réponse.

en fait le but est de bien ordonner tous mes niveaux de G, et au final de sélectionner les meilleurs. 32 niveaux c'est un nombre de niveau assez faible pour moi en fait ! Il n'y a pas de moyen direct ni facile d'associer des nombres à ces facteurs.

J'ai essayé d'illustrer le déséquilibre avec l'image mais je ne suis peut-être pas clair, désolé pour ça.

Voici ce que j'obtiens avec une autre course où j'ai augmenté le nombre de courses.

Le problème d'équilibre vient du nombre de réplication de mes niveaux G dans Z. Voici ce que j'ai :

et c'est ce que je voudrais

Merci pour l'approche candidate, je vais creuser ça.

Je pensais que ce problème serait plus facile à résoudre pour être juste:)

Ré: Gérer les facteurs hiérarchiques (imbriqués) dans la plateforme de conception personnalisée DOE

Bonjour @johanna_younous ,

Quel est le besoin d'équilibrer exactement les niveaux ? Avez-vous essayé de créer le design manuellement ? Comment se compare-t-il à votre conception scénarisée ?

Je ne suis pas sûr que le léger déséquilibre ici soit quelque chose dont il faille s'inquiéter, vous pouvez faire la comparaison des designs avec la plateforme Comparer les modèles .

Quoi qu'il en soit, l'utilisation de l'approche Candidat pourrait être une bonne alternative ici, de sorte que les contraintes soient déjà dans le choix des points, au lieu de spécifier les contraintes dans la génération de conception.