Les DOE sans exécutions répliquées ne fonctionnent pasBonjour,
J'ai rencontré un problème en essayant de créer une conception personnalisée sans exécutions répliquées.
J'ai 3 variables, toutes les trois sont numériques discrètes avec des valeurs (7, 15 et 7).
Lorsque j'entre dans la conception personnalisée, j'entre ma combinaison non autorisée, mon modèle, le nombre d'exécutions souhaité (30), je vérifie que le nombre d'exécutions répliquées = 0 et je demande de créer la conception.
La conception résultante a reproduit des séries (dans mon cas, 8 sur 30).
Amy, quelles sont ses suggestions pour éviter cela ?
Le fichier JMP est joint. J'utilise JMP 18.1 Regular, pas PRO.
Merci beaucoup pour votre aide et vos suggestions !
Vladimir
Analyse et modélisation des données de baseExploration et visualisation des donnéesPlan d'expériencesRe : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasIl s'avère que JMP fonctionne parfaitement. Revenons un peu en arrière.
Pourquoi avez-vous défini tous vos facteurs comme numériques discrets ? En procédant ainsi, JMP essaiera d'utiliser TOUS les niveaux d'un facteur. Pour ce faire, il ajoutera les termes « nécessaires » et « si possible ». Cela forcera l'utilisation de tous les niveaux (ou du moins autant que possible). Cependant, vous avez supprimé tous les termes « si possible ». Si vous aviez conservé le modèle tel que JMP l'avait initialement spécifié, vous n'auriez eu aucune réplication.
Comme vous avez supprimé les conditions « si possible », JMP a constaté que tous ces niveaux n'étaient pas nécessaires pour ajuster le modèle spécifié. Par conséquent, il ignore tous les autres niveaux. Il sélectionne ceux qui offrent la meilleure conception I-optimale, ce qui signifie que vous obtiendrez des réplicats avec le nombre d'exécutions souhaité. Vous pouvez le constater, car vous n'obtenez pas tous les différents niveaux de ces facteurs numériques discrets.
Je suppose que vous souhaitiez rendre tous les facteurs numériques discrets afin de garantir leur utilisation à tous ces niveaux. Mais il s'agit d'une approche de test, et non d'une approche de conception d'expériences. Par exemple, si vous souhaitez ajuster un modèle quadratique, pas plus de trois niveaux sont nécessaires pour estimer cette courbe. Vous utilisez ensuite le modèle pour déterminer le meilleur réglage du facteur, qui peut être un niveau testé ou non. Les modèles le permettent. Il n'est pas nécessaire de tester plus de trois niveaux. (Certes, les modèles devront être vérifiés, mais c'est ce qui rend les conceptions d'expériences plus efficaces.)
Je recommande de rendre les facteurs continus et de créer la conception avec le modèle souhaité. Cela vous évitera des expérimentations et devrait néanmoins produire de bons résultats et permettre l'optimisation. J'espère que ce point de vue vous sera utile.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasAutre chose : la case « Réplications » de la boîte de dialogue de l'expérience planifiée permet d'insérer des réplicas dans le plan. Comme vous l'avez vu, cela ne garantit pas l'absence de réplicas. JMP effectuera des réplications dès que possible, à condition que les exécutions de réplication améliorent le critère d'optimalité.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasMerci pour votre réponse, Dan !
Je suis d'accord avec la plupart de vos réflexions. Et je les utilise aussi.:)
Je vais essayer de suivre votre suggestion sur les facteurs continus et voir si je le fais fonctionner en utilisant l'arrondi en dehors de JMP (ce qui signifie - du travail supplémentaire)
Mon objectif était de créer une sorte de design remplissant l’espace.
J'attendrais au moins de JMP qu'il m'avertit qu'il ne peut pas (ou ne veut pas) remplir la condition que j'ai explicitement demandée : pas d'exécutions dupliquées. Et, idéalement, qu'il m'explique pourquoi et comment la contourner.
Je suis d'accord avec l'idée d'un nombre réduit d'exécutions pour les expériences planifiées utilisant un nombre réduit de niveaux. Cependant, il existe des situations où des plans « de remplissage » sont nécessaires, pour diverses raisons. Par exemple, lorsque l'ajustement d'un modèle est un objectif secondaire. Malheureusement, dans JMP, ces plans ne sont disponibles que si au moins une variable continue est présente. En l'absence de variables continues, on revient à un plan personnalisé avec sélection du modèle à ajuster.
Je pense que c'est un inconvénient de JMP, car je suis sûr que certains algorithmes d'optimisation sont utilisés à la fois pour le remplissage d'espace et pour la conception personnalisée, et pourraient être étendus de l'un à l'autre. Mais c'est un autre sujet.
De plus, je ne comprends pas bien la logique derrière votre explication de « nécessaire » et « si possible ». Plus précisément, si je dis que le terme quadratique est « si possible » pour une variable, cela signifie, à mon avis, que je donne à JMP la possibilité d'utiliser deux niveaux au lieu de trois et d'éviter d'ajuster le terme quadratique. Cela réduit encore davantage le nombre de niveaux utilisés par JMP. Or, ce n'est pas ce que je souhaite.
Idéalement, j'aurais aimé exploiter les capacités de JMP pour répartir les différents niveaux discrets entre différentes exécutions selon diverses combinaisons. Pas nécessairement tous les niveaux discrets, et certainement pas toutes les combinaisons possibles.
Je suis d'accord que cela s'inscrit dans la lignée de l'état d'esprit « tout tester », mais avec la mentalité du DOE visant à réduire toutes les combinaisons possibles, si vous voulez.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasMerci pour la clarification, Dan !
Je ne connaissais pas les pouvoirs de « recommandation » et non de « coercition » de la boîte répliquée.
Je me demande s’il existe un moyen de l’appliquer.
Merci encore pour vos deux réponses et pour avoir pris le temps de répondre à mes questions.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasIl n'y a aucune description de la situation réelle, il est donc impossible de donner des conseils précis. J'ai cependant quelques questions : vous avez trois facteurs ; deux à 7 niveaux et un à 15 niveaux ? Quel modèle comptez-vous tester ? Avez-vous vraiment besoin d'ajuster un polynôme d'ordre 14 ? Comment l'utiliseriez-vous ? Comment comptez-vous estimer l'erreur quadratique moyenne ? Êtes-vous sûr que votre espace de conception se situe autour du « véritable » optimum ? Quelles stratégies avez-vous utilisées pour comprendre le « bruit » ? Pardonnez-moi mes commentaires, mais cela ressemble à une stratégie visant à « choisir un gagnant » plutôt qu'à comprendre les relations causales.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasMerci pour les commentaires, Statman.
L’objectif est de générer un design qui remplit l’espace.
Je n'ai besoin d'adapter aucun modèle, ni d'optimiser quoi que ce soit.
J'ai dû utiliser un modèle, car les conceptions optimales nécessitent un modèle. Spécifier 14 niveaux n'implique pas nécessairement un besoin d'un polynôme d'ordre 14. C'est une interprétation trop simpliste.
Et je ne connais pas de stratégie pour « choisir un gagnant ».
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasIl semble que vous essayiez de faire quelque chose de différent d'une expérience planifiée classique. Ma note comportera donc deux parties : l'une sur les termes du modèle et l'autre sur la création d'un plan d'expérience possible.
Partie 1) Termes du modèle
Je vais essayer d'expliquer les termes « nécessaires » et « si possible » du modèle pour votre situation. Gardez à l'esprit que toutes les conceptions optimales (créées par une conception personnalisée) visent à estimer un modèle spécifique et utilisent le moins de facteurs possible.
Commençons par un facteur numérique discret unique, un modèle quadratique et six exécutions. Pour simplifier, supposons qu'il comporte cinq niveaux : 0, 0,5, 1, 1,5 et 2. JMP ajoute le terme cubique et le terme quartique au modèle, les rendant « si possible » afin de spécifier le nombre maximal de niveaux (5). Un polynôme du quatrième ordre est nécessaire pour atteindre cinq niveaux, ce qui est mon cas. Comme je ne voulais qu'un modèle quadratique, les niveaux « supplémentaires » ne sont toujours pas nécessaires. Le plan n'utilise que les niveaux 0, 1 et 2. Mais si j'augmente le nombre d'exécutions à, disons, 10, j'obtiendrai des plans qui commenceront à utiliser les autres « niveaux discrets ». Ainsi, si suffisamment d'exécutions sont allouées, vous obtiendrez des exécutions permettant l'estimation des termes « si possible ». JMP s'efforcera TOUJOURS d'obtenir un plan estimant d'abord les termes « nécessaires ». Le « si possible » est un peu la cerise sur le gâteau. Si vous pouvez l'estimer, faites-le.
Partie 2) Création du design
D'après votre description, vous ne recherchez pas une conception basée sur un modèle. C'est là que les problèmes surviennent. Vous avez d'autres critères pour choisir vos exécutions. Voici quelques options qui POURRAIENT vous convenir :
Et si vous choisissiez un plan de remplissage d'espace, mais que vous ajoutiez un facteur continu fictif pour que l'algorithme de conception fonctionne ? J'ai essayé cela dans votre cas, et j'obtiens une distribution assez raisonnable des facteurs numériques discrets. J'ignore simplement cette colonne continue supplémentaire. Il n'y a aucune garantie d'absence de réplication, mais c'est peu probable compte tenu du grand nombre de combinaisons et du petit nombre que vous choisissez. Cette approche me semble la plus prometteuse.
La deuxième approche consiste à créer un plan factoriel complet classique. Cette plateforme vous permet de spécifier des facteurs continus avec le nombre de niveaux souhaité et leur nature. Le plan est créé. Créez ensuite une colonne pour votre contrainte et supprimez les lignes qui ne correspondent pas à celle-ci. Accédez ensuite au plan personnalisé, mais ne spécifiez aucun facteur. Cliquez plutôt sur le bouton « Spécifier les facteurs de covariable » et pointez vers la table du plan factoriel complet modifié. Vous pouvez alors spécifier le modèle et le nombre d'exécutions. L'absence de réplication n'est pas garantie, mais cette approche devrait fonctionner.
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasMerci beaucoup pour vos excellentes explications et suggestions, Dan !
Je l'apprécie beaucoup !
Mon erreur de compréhension a été de limiter les termes « si nécessaire » à la grammaire quadratique. Et vous avez tout très bien expliqué. Merci !
Vos deux solutions suggérées sont très pertinentes. Je vais les essayer toutes les deux et les garderai à l'esprit pour de futurs problèmes similaires.
Merci encore !
Re : DOE sans exécutions répliquées ne fonctionne pasMerci encore, Dan !
En plus de vous remercier d'avoir posté votre solution ci-dessous:)
Et votre solution d'utilisation d'une table factorielle complète m'a en fait indiqué une autre solution possible : une fois la conception factorielle complète avec tous les niveaux créée, il est possible d'utiliser la conception factorielle complète dans la conception personnalisée et d'utiliser tous les facteurs comme covariables et de faire en sorte que JMP sélectionne le nombre de points souhaité en utilisant un critère d'optimalité.
Merci!
