Bonjour la communauté JMP,
Je dispose d'un plan d'expériences (DOE) à 48 essais avec 3 facteurs continus, chacun à 3 niveaux, et 1 facteur catégoriel, que nous appellerons « matériau », à 2 niveaux. Je cherche à maximiser la réponse, que nous appellerons « rendement », pour les matériaux 1 et 2. J'ai de fortes raisons de croire que non seulement les deux matériaux présenteront des rendements différents, mais aussi que leurs surfaces de réponse seront différentes. Par conséquent, je conçois un modèle incluant tous les termes de la surface de réponse et leurs interactions avec le matériau ; soit 20 termes plus l'ordonnée à l'origine.
Mon objectif est de trouver simultanément les paramètres optimaux pour les deux matériaux et de déterminer lequel utiliser. La solution la plus simple consiste à bloquer le matériau à chaque niveau et à maximiser la désirabilité, ce qui permet d'obtenir des paramètres optimaux pour les deux matériaux. Je peux ensuite comparer ces prédictions.
Je cherche des conseils sur la manière de tester plus formellement la différence entre les matériaux, idéalement avec des intervalles de confiance. Devrais-je utiliser un test personnalisé ? Devrais-je comparer les prédictions agrégées aux deux optima ?
Un exemple de question à laquelle je cherche à répondre est : « Le matériau 1 est-il 15 % plus performant que le matériau 2 ? » Mon idée est d'estimer un intervalle de confiance pour la différence entre les valeurs optimales prédites et de vérifier si cet intervalle contient mes critères d'acceptation. Je sais qu'il existe plusieurs approches pour résoudre ce problème : comparer le rendement maximal prédit ou comparer le rendement moyen sur une plage spécifique de mes facteurs. Je serais reconnaissant de toute suggestion à ce sujet.
-Robert
Vous pouvez utiliser des comparaisons multiples avec des estimations définies par l'utilisateur. Il suffit de définir des estimations dans les conditions optimales pour chaque matériau.
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