Je suis débutant et j'essaie de calculer une factorielle complète. J'apprends tout juste à utiliser JMP et T&E, donc je ne maîtrise pas encore vraiment le sujet.
J'ai quatre facteurs continus. Supposons que mes facteurs représentent le nombre d'oiseaux observés dans le parc X (où X désigne un parc local différent). Je ne sais pas comment définir les niveaux de ces facteurs. Si je souhaite que ces niveaux soient aléatoirement compris entre 0 et 50, comment dois-je effectuer le test ?
Si j'exécute l'algorithme FF avec 4 facteurs continus et 2 niveaux (0 et 50), JMP ne traite que les combinaisons de 0 et 50. Or, techniquement, n'importe quel nombre entre 0 et 50 pourrait apparaître. Dois-je créer 4 facteurs continus avec 50 niveaux pour que chaque nombre entre 0 et 50 apparaisse ? Est-il préférable de conserver 2 niveaux ? Devrais-je créer un plan d'expériences personnalisé et regrouper les niveaux par valeurs fixes ?
J'ai également effectué une analyse FF avec 4 facteurs catégoriels (4 niveaux : aucun, faible, moyen, élevé).
Bonjour @jmpbeginner843 ,
Bienvenue dans la communauté !
Je suis désolé, mais vous ne fournissez que très peu d'informations pour vous aider. Voici quelques questions préliminaires pour mieux comprendre votre sujet :
- Quel est votre objectif avec ce plan d'expériences ? Prédiction, optimisation, compréhension des relations entre les variables ?
- Quels sont vos facteurs ? Vous mentionnez quatre facteurs continus, mais un seul est lié au nombre de parcs. Ces facteurs sont-ils indépendants ? Ou bien certains niveaux de différents facteurs sont-ils liés ou contraints ?
- Quelle(s) est/sont votre/vos réponse(s) ? Connaissez-vous, ou pouvez-vous évaluer, l’erreur d’expérimentation et de mesure ?
- Pourquoi avoir opté pour un plan factoriel complet ? Il existe sans doute de meilleures alternatives pour réduire le nombre d'essais (plans factoriels fractionnaires, plans optimaux , etc.) ou pour explorer plus uniformément l'espace expérimental ( plans de remplissage d'espace ). Les plans factoriels complets et classiques n'utilisent que deux niveaux pour les facteurs continus. Le nombre de niveaux pour les facteurs continus dans les plans factoriels est lié au modèle supposé : avec deux niveaux, on s'attend à un modèle linéaire avec des termes du premier ordre (effets principaux) et d'éventuelles interactions. Avec trois niveaux, le modèle supposé peut détecter des effets quadratiques en plus des effets principaux. On peut s'attendre à une certaine courbure de la surface de réponse en présence d'interactions fortes, mais si l'on souhaite un échantillonnage uniforme de l'espace expérimental, il serait plus approprié d'utiliser des plans de remplissage d'espace.
Avez-vous consulté les différentes ressources du Département de l'Énergie (DoE) disponibles et la plateforme Easy DoE pour vous aider à démarrer ?
J'espère que ce premier point de départ pour la discussion pourra vous être utile.
