La settimana scorsa, Ho descritto la visualizzazione del modello - che sta semplicemente applicando la visualizzazione dei dati ai modelli - e ha spiegato perché lo trovo utile.
Esperimenti progettati , in particolare i piccoli DOE, sono un luogo perfetto per esercitarsi nella visualizzazione del modello. Un altro termine potrebbe essere "analisi di Graph Builder".
Non sto suggerendo che non costruisci modelli numerici e guardi le stime dei parametri, p -valori e residui. Tuttavia, sto dicendo: "Traccia i dati". Traccio spesso i dati, costruisco il modello, rivisita i grafici e rivisita i modelli. Cioè, la grafica fa parte del mio processo di costruzione del modello.
Ad esempio, sono stato inviato i risultati di un progetto fattoriale frazionario a quattro fattori da un cliente. Nel Costruttore di grafici , Ho tracciato i quattro effetti principali e ho scoperto che non solo il fattore X_4 ha avuto un forte effetto, ma ho anche potuto vedere qualcosa di divertente all'altezza di X_4. I due raggruppamenti di dati suggeriscono immediatamente un'interazione.
Con l'interattività di JMP , puoi evidenziare i dati e capire rapidamente che i raggruppamenti ad alto livello di X_4 sono molto probabilmente dovuti al livello di X_2.
Sono stati necessari quattro fattori, otto sessioni, raccolta e misurazioni dei dati, seguita da una rapida analisi in Graph Builder per mostrare che il risultato sembra essere guidato da X_4, con l'impatto di X_4 dipendente da X_2.
Questa analisi di Graph Builder era tutto ciò che era necessario per questo esperimento di piccole dimensioni. Per me, questa è la bellezza del DOE e la visualizzazione del modello.
Karen ha scritto:
Melissa,
D'accordo, la mia affermazione è stata semplicistica. Una volta determinati i fattori e i livelli e il progetto è stato costruito, il resto è andato a posto. La selezione di fattori e livelli è un passaggio cruciale e come hai indicato uno stadio interessante in cui la discussione è buona.
Karen
Melissa ha scritto:
Grazie per aver condiviso questo esempio. Non posso essere in disaccordo: tracciare i dati è la prima cosa cruciale da fare prima di qualsiasi modellazione.
Tendo a non essere d'accordo quando hai detto: quindi ci sono voluti solo 4 fattori, otto corse ... Per me un passo cruciale che immagino sia implicito qui è il brainstorming sui fattori (quali + livelli ...), il risultato dell'interesse ... Queste discussioni sono per me le più importanti prima di costruire qualsiasi DOE ed è un palco interessante per noi !!
Migliore
MÃ © lissa
