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Lien vers la publication : (Création d'un DOE (et ajustement) pour une réponse non linéaire)
par EndogèneCame1
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Création-de-DOE-et-ajustement-pour-une-réponse-non-linéaire/mp/756730#M93824
Bonjour, je suis encore novice en JMP, mais j'essaie de déterminer la meilleure façon de modéliser un système non linéaire (génération d'un plan d'expériences + ajustement du modèle). Contexte : Pour faire court, j'essaie de modéliser un grand espace expérimental (10 variables discrètes + 10 variables continues). Avant de me lancer dans mon expérience complète, je travaille avec un sous-ensemble (1 variable discrète + 5 variables continues) pour m'assurer de modéliser correctement mon système avant d'étendre mon espace expérimental. J'ai commencé par générer un plan d'expériences avec un modèle simple contenant les termes principaux, les termes d'interaction secondaires et les termes de puissance secondaires. Après avoir exécuté le plan d'expériences, j'obtiens un modèle qui s'ajuste parfaitement et où tous les effets sont significatifs. En jouant avec le « Profileur de prédiction », je sais que mon modèle surajuste certaines sections des données, ce qui entraîne des prédictions physiquement impossibles. Mon objectif est de créer un modèle aussi précis que possible sur l'ensemble de mon espace expérimental. Français Veuillez consulter mes captures d'écran ci-dessous expliquant certains cas limites qui ne sont pas modélisés avec précision : Résumé de ma position actuelle : - Je sais qu'il y a une courbure statistiquement significative dans ma réponse (basée sur mon premier DOE) - Je sais par la physique que la réponse devrait asymptotiquement s'approcher de 0 lorsque mes variables continues tendent vers l'infini (impossible que la réponse soit négative) - Il y a peut-être des termes d'interaction, mais je me demande si ces termes sont également utilisés pour surajuster la courbure dans ma réponse. J'ai besoin d'un peu plus de preuves avant de croire qu'il y a des termes d'interaction significatifs. Mon modèle actuel est précis dans 90 % des scénarios, mais je sais qu'il y a des cas limites générés car les termes quadratiques ne peuvent pas modéliser avec précision une réponse asymptotique. Je suppose que si j'ajoutais plus de points de données près des minima dans la région quadratique, le modèle se lisserait et correspondrait plus étroitement à la réalité, mais je veux minimiser le nombre de points de données nécessaires pour obtenir un bon modèle (surtout avant d'ajouter plus de variables). Quelle est la bonne façon de générer un plan d'expérience pour une réponse asymptotique ? Une fois le plan d'expérience généré, comment modéliser correctement cette réponse non linéaire ? Merci !
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