En un diseño de aumento, ¿cómo se determina el número recomendado de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia este número recomendado en relación con el número original de ejecuciones?En un diseño de aumento, ¿cómo se determina el número recomendado de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia este número recomendado en relación con el número original de ejecuciones?
Diseño de experimentosRe: En un diseño de aumento, ¿cómo se determina la cantidad recomendada de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia esta cantidad recomendada en relación con la cantidad original de ejecuciones?Hola @CompositeCamel5 ,
Tiene varias formas de ampliar un diseño, agregando recorridos que llenen el espacio, replicando, plegando, agregando puntos centrales y/o recorridos axiales, o agregando recorridos para ajustar un modelo específico: Opciones de aumento
En este último caso, el número recomendado de ejecuciones corresponde al número de ejecuciones del diseño inicial más el número de ejecuciones necesarias para estimar los términos de efecto añadidos al nuevo modelo. Es difícil ser más específico sin ningún juguete que pueda datarse o sin saber de qué diseño y modelo se parte, ni qué términos del modelo se han añadido para llegar a la situación.
Si comenzó con un modelo RSM para 4 factores con 16 ejecuciones (debido a 15 términos a estimar: 1 intersección, 4 efectos principales, 6 efectos de interacción y 4 efectos cuadráticos), entonces agregar términos de orden superior hasta el quinto orden para cada uno de los 4 factores requiere la estimación de 12 nuevos efectos de términos (efectos polinomiales de tercer, cuarto y quinto orden para cada uno de los 4 factores, es decir, 12 términos polinomiales) agregados al modelo; de ahí la recomendación de JMP de agregar 12 ejecuciones a su diseño inicial de 16 ejecuciones, para un total de 28 ejecuciones.
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: En un diseño de aumento, ¿cómo se determina la cantidad recomendada de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia esta cantidad recomendada en relación con la cantidad original de ejecuciones?Muchas gracias por su respuesta. Supongamos que el modelo original consta de solo siete efectos principales con 16 ejecuciones experimentales. Ahora bien, al usar un diseño aumentado para añadir efectos de interacción de segundo orden al modelo original, según su explicación anterior, el número recomendado de ejecuciones tras el aumento debería ser 37 (16 más 21). Sin embargo, en la práctica, el número recomendado de ejecuciones tras el aumento en JMP es 30. ¿Podría aclarar si existen diferencias en las reglas para determinar el número recomendado de ejecuciones entre la adición de efectos de interacción y la adición de términos polinómicos (potencias)? Además, si se incluyen factores de bloque, ¿introducirá esto nuevos impactos en el número recomendado de ejecuciones tras el aumento?
Re: En un diseño de aumento, ¿cómo se determina la cantidad recomendada de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia esta cantidad recomendada en relación con la cantidad original de ejecuciones?Lo siento, cometí un error en mi observación anterior. Ahora lo entiendo perfectamente. ¡Muchas gracias por tu ayuda!
Re: En un diseño de aumento, ¿cómo se determina la cantidad recomendada de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia esta cantidad recomendada en relación con la cantidad original de ejecuciones?También quisiera plantear otra pregunta: En un diseño aumentado, si el experimento original incluye factores de bloque, al realizar un diseño aumentado para el experimento original, se observa que el número de ejecuciones experimentales recomendadas para el diseño aumentado (después de añadir los términos del modelo) no es simplemente la suma del número de ejecuciones del experimento original y el número de términos del modelo recién añadidos. ¿Cómo se debe calcular el número de ejecuciones experimentales recomendadas al realizar un diseño aumentado que incluye factores de bloque?
Re: En un diseño de aumento, ¿cómo se determina la cantidad recomendada de ejecuciones para los términos del modelo recientemente agregados y cómo cambia esta cantidad recomendada en relación con la cantidad original de ejecuciones?Vea mi respuesta aquí: https://community.jmp.com/t5/Discussions/In-an-augmented-design-if-the-original-experiment-includes-block/mp/907754/highlight/true#M106595
Depende de la cantidad de términos recientemente agregados, así como de la cantidad de ejecuciones por bloque que haya especificado, ya que JMP intentará recomendar un escenario de aumento con un tamaño de bloque similar respetando su restricción de k ejecuciones por bloque.
Espero que esta respuesta te ayude.
