El grupo de desarrollo de diseño de experimentos (DOE) en JMP ha estado ocupado trabajando en la próxima versión del software, por lo que no puedo mencionar cada cosa nueva en una breve publicación del blog. Aquí, cubriré algunas nuevas características importantes. Hablando de cobertura, la nueva característica más emocionante es compatible con un tipo de diseño completamente diferente: la cobertura de arreglos.
¿Qué es una matriz de cobertura, y quién los necesita?
Muchos sistemas complejos tienen muy poca variabilidad aleatoria. Es decir, una vez que se configuran los controles, el sistema funciona de la misma manera todo el tiempo. Algunos ejemplos son los componentes electrónicos y los programas de software que no usan deliberadamente números aleatorios para crear variabilidad. La prueba de tales sistemas es importante tanto para los fabricantes como para los consumidores para asegurarse de que todo el comportamiento previsto del sistema, independientemente de la configuración de control, sea correcto.
Ahora imagine un sistema que tiene 20 interruptores que controlan varios comportamientos del sistema. El diseñador del sistema desea demostrar que el sistema funciona como se desea, sin importar cómo estén configurados los interruptores. Sin embargo, para probar todas las combinaciones posibles de los 20 conmutadores se necesitarían más de un millón de pruebas. Esto podría ser prohibitivamente caro tanto en tiempo como en dinero.
Resulta que, por lo general, una combinación imprevista de solo dos o tres controles conduce a un comportamiento no deseado. Por lo tanto, si puede crear un plan de prueba donde se exploren cada par (o triple) de configuraciones, entonces habrá cubierto cada combinación de dos (o tres) vías.
Una matriz de cobertura de nivel 2 garantiza que probará las cuatro combinaciones de cualquier par de interruptores. Una matriz de cobertura de fuerza 3 garantiza que se prueben las ocho combinaciones de cualquier triple de interruptores. Dado que las pruebas del sistema a menudo requieren mucho tiempo y son improductivas, lo más deseable es cubrir matrices con un número mínimo de pruebas. Sorprendentemente, utilizando JMP 12, puede probar todas las combinaciones bidireccionales de 20 conmutadores con solo ocho intentos, probablemente el número más pequeño posible. Para probar todas las combinaciones de tres vías se requieren solo 18 pruebas. Hasta ahora, nadie ha publicado una matriz de cobertura para este caso con menos ejecuciones. Claramente, usar una matriz de cobertura de tamaño mínimo puede ahorrar mucho tiempo.
La herramienta de matriz de cobertura en JMP 12 soporta cualquier número de factores con cualquier número de niveles hasta fuerza 6. También puede especificar múltiples combinaciones de factores no viables y la matriz de cobertura resultante evitará esas combinaciones.
¿Ha agregado alguna característica a los diseños de cribado definitivos?
Los diseños de selección definitivos en JMP 12 ahora admiten el bloqueo ortogonal de una manera mucho más flexible que el bloqueo de los diseños de libros de texto estándar. Para diseños factoriales fraccionados de dos niveles estándar, el número de bloques debe ser una potencia de dos (es decir, 2, 4, 8, 16, etc.). También el número de carreras en cada bloque (excluyendo las carreras centrales) también debe ser una potencia de dos. Por el contrario, puede crear un diseño de análisis definitivo con bloqueo ortogonal en el que el número de bloques pueda ser cualquier número entero entre 2 y el número de factores. Por lo tanto, si desea realizar un experimento de lunes a viernes y desea bloquear el factor Day, puede crear un diseño de detección definitivo con cinco bloques.
¿Algo nuevo en diseños de relleno espacial?
Hay dos nuevas capacidades importantes para el diseño del espacio de relleno.
Primero, ahora puede agregar un factor categórico a un diseño de relleno de espacio. El diseño resultante es relleno de espacio para cada nivel del factor categórico y también es relleno de espacio ignorando el factor categórico.
En segundo lugar, una nueva característica del diseñador Augment en JMP 12 es compatible con el aumento de espacio. Los puntos aumentados están separados espacialmente de los puntos originales para explorar más a fondo la región especificada de los factores.
Una última cosa: una GUI para especificar combinaciones inviables
Hace un par de años, una de las charlas en la conferencia JMP Discovery Summit abordó varias formas inteligentes de especificar la configuración de factor no factible utilizando restricciones de desigualdad lineal. Sentado en la audiencia, me di cuenta de que el elemento del menú del triángulo rojo en el Diseñador personalizado denominado Combinaciones prohibidas era demasiado inaccesible para la mayoría de los usuarios.
Los usuarios avanzados sabían sobre combinaciones prohibidas, pero se quejaron de que escribir una expresión booleana que definiera todas las configuraciones inviables era difícil y propenso a errores.
El asistente de combinaciones no permitidas se basa en la interfaz del filtro de datos.
La imagen de arriba muestra el nuevo Filtro de combinaciones no permitidas que se usa para especificar que el nivel A de X1 no se puede configurar junto con el nivel U de X2. Esta capacidad está disponible en JMP 12 para Custom Designer, Augment Designer, Space Filling Designer y finalmente para Covering Arrays. Aunque mi ejemplo anterior muestra dos factores categóricos, también puede usar el filtro con factores continuos.
Nota del editor: Este post es parte de un Serie de avances de JMP 12. Escrito por las personas que desarrollan el software.
