La semana pasada, Describí la visualización del modelo - que es simplemente aplicar la visualización de datos a los modelos - y explicó por qué me resulta útil.
Experimentos diseñados , especialmente las DOE pequeñas, son un lugar perfecto para practicar la visualización de modelos. Otro término para esto podría ser "análisis por Graph Builder".
No estoy sugiriendo que no construyas modelos numéricos y mires las estimaciones de los parámetros, pag -valores y residuos. Sin embargo, estoy diciendo: "Traza los datos". A menudo graficaré los datos, construiré el modelo, volveré a visitar las parcelas y volveré a visitar los modelos. Es decir, los gráficos son parte de mi proceso de creación de modelos.
Por ejemplo, un cliente me envió los resultados de un diseño factorial fraccional de cuatro factores. En Generador de gráficos Trazé los cuatro efectos principales y descubrí que el factor X_4 no solo tenía un efecto fuerte, sino que también podía ver algo divertido en el alto nivel de X_4. Los dos grupos de datos sugieren inmediatamente una interacción.
Con la interactividad de JMP , puede resaltar los datos y darse cuenta rápidamente de que las agrupaciones en el nivel alto de X_4 probablemente se deban al nivel de X_2.
Por lo tanto, tomó cuatro factores, ocho ejecuciones, recopilación de datos y mediciones, seguido de un análisis rápido en Graph Builder para mostrar que el resultado parece ser impulsado por X_4, con el impacto de X_4 dependiente de X_2.
Este análisis de Graph Builder fue todo lo que se necesitó para este pequeño experimento diseñado. Para mí, esta es la belleza del DOE y la visualización de modelos.
Karen escribió:
Toronjil,
De acuerdo, era demasiado simplista mi declaración. Una vez que se determinaron los factores y niveles y se construyó el diseño, el resto cayó en su lugar. Las selecciones de factor y nivel son el paso más crucial y, como usted indicó, una etapa interesante en la que la discusión es buena.
Karen
Toronjil escribió:
Gracias por compartir este ejemplo. No puedo estar en desacuerdo: trazar los datos es lo primero que se debe hacer antes de cualquier modelado.
Tiendo a estar en desacuerdo cuando dijiste: así que solo tomó 4 factores, ocho carreras ... Para mí, un paso crucial que supongo que está implícito aquí es la lluvia de ideas sobre los Factores (que + niveles ...), el resultado de interés ... Estas discusiones son para mí las más importantes antes de crear un DOE y es una etapa interesante para nosotros.
Mejor
Melaissa
