Hola,
Estoy intentando crear un diseño utilizando la plataforma de diseño personalizado del DOE. Tengo tres factores categóricos (G, L y Z) a tener en cuenta, uno anidado dentro de otro. En definitiva, el modelo que quiero ejecutar es Y = G + L[Z] + Z + e. Sin embargo, mi objetivo principal es asegurarme de que la cantidad de réplicas de G esté equilibrada dentro de Z y que la cantidad de ejecuciones esté equilibrada en todo mi factor L.
Al utilizar la opción "Combinaciones no permitidas", logré obtener algo cercano al resultado que deseaba. Por ejemplo, este script produce resultados que se acercan bastante a lo que quiero:
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}
);Sin embargo, esto está lejos de ser perfecto porque la cantidad de niveles para L , Z y G puede variar significativamente según los diseños que tenga que crear, ¡y tengo muchos! Este enfoque no es fácil de automatizar mediante scripts.
Además, el número de réplicas por nivel Z para mi factor G no está perfectamente equilibrado, como se muestra en el siguiente resumen de mi tabla de resultados:
Cualquier idea es bienvenida:)
Estoy usando JMP16
Hola @johanna_younous ,
Puede que no responda directamente a sus preguntas, pero tengo algunas observaciones/comentarios:
Más información sobre el enfoque de conjuntos de candidatos aquí: Diseños de conjuntos de candidatos: adaptación de las restricciones del DOE al problema (2021-EU-30MP-784)
Espero que esta respuesta pueda ayudarte.
Hola, gracias por esta respuesta.
De hecho, el objetivo es ordenar correctamente todos mis niveles de G y, al final, seleccionar los mejores. ¡32 niveles es un número bastante bajo para mí, de hecho! No hay una manera directa ni sencilla de asociar números a esos factores.
Intenté ilustrar el desequilibrio con la imagen, pero puede que no me exprese con claridad, lo siento por eso.
Esto es lo que obtengo con otra ejecución en la que aumenté el número de ejecuciones.
El problema del equilibrio surge del número de réplicas de mis niveles G dentro de Z. Esto es lo que tengo:
Y esto es lo que me gustaría
Gracias por el enfoque del candidato, profundizaré en eso.
Pensé que esta problemática sería más fácil de resolver para ser justos.:)
Hola @johanna_younous ,
¿Cuál es la necesidad de equilibrar con exactitud los niveles? ¿Intentaste crear el diseño manualmente? ¿Cómo se compara con el diseño que escribiste?
No estoy seguro de que el ligero desequilibrio aquí sea algo de qué preocuparse, puedes hacer la comparación de diseños con la plataforma Comparar diseños .
De todos modos, el uso del enfoque Candidato podría ser una buena alternativa aquí, de modo que las restricciones ya estén en la elección de puntos, en lugar de especificar las restricciones en la generación del diseño.
