Nivel: Intermedio
Ryan Lekivetz, JMP, Desarrollador estadístico sénior de investigación, SAS
Bradley Jones, JMP, Investigador Distinguido, SAS
JMP 14 incluye varias nuevas funciones de DOE. Quizás la más importante sea una nueva herramienta de diseño para crear diseños de bloques incompletos balanceados (BIBD). Estos diseños tienen un factor de tratamiento y un factor de bloqueo. Cada nivel de tratamiento aparece el mismo número de veces en general, y cada nivel de tratamiento aparece junto con todos los demás niveles de tratamiento en un bloque el mismo número de veces. Esto crea un equilibrio especial. Proporcionaremos más detalles sobre este diseño y mostraremos la interfaz de usuario de la nueva herramienta.
El Diseñador Personalizado ha añadido un par de criterios de optimalidad para generar diseños A-óptimos y diseños A-óptimos ponderados. Un diseño A-óptimo minimiza la varianza media de las estimaciones de los parámetros. El criterio A es similar al conocido criterio D en que se centra en la estimación precisa de los parámetros del modelo. Los diseños A-óptimos ofrecen dos ventajas. En primer lugar, es más fácil comprender cómo el criterio A produce buenos diseños que con el criterio D, lo que facilita su adopción por parte de los nuevos profesionales del DOE. En segundo lugar, los diseños A-óptimos ponderados permiten poner distintos niveles de énfasis en distintos grupos de parámetros. Por ejemplo, se podría preferir los efectos cuadráticos puros a las interacciones de dos factores, y ambos a la estimación del efecto principal.
La herramienta Comparar Diseños ahora admite hasta cinco diseños en la interfaz de usuario y hasta diez mediante scripts. Anteriormente, el límite era de tres diseños. Demostraremos esta capacidad adicional con un ejemplo de interfaz de usuario y un ejemplo de scripts que incluye los nuevos diseños A-óptimo y A-óptimo ponderado.
