Ciao comunità JMP,
Ho un DOE a 48 prove con 3 fattori continui, ciascuno con 3 livelli, e 1 fattore categorico, che chiameremo materiale, con 2 livelli. Sono interessato a massimizzare la mia risposta, che chiameremo resa, sia per il materiale 1 che per il materiale 2. Non solo ho forti ragioni per credere che i due materiali produrranno rese diverse, ma anche che le loro superfici di risposta saranno diverse. Pertanto, progetto un modello con tutti i termini della superficie di risposta e le loro interazioni con il materiale; 20 termini con l'intercetta.
Il mio obiettivo è trovare simultaneamente le impostazioni ottimali per entrambi i materiali e decidere quale utilizzare. La cosa più ovvia da fare è bloccare il materiale a ogni livello e massimizzare l'appetibilità, ottenendo così le impostazioni ottimali per entrambi i materiali. Posso quindi confrontare queste previsioni.
Sto cercando indicazioni su come testare in modo più formale la differenza tra i materiali, idealmente con intervalli di confidenza. Dovrei usare il test personalizzato (Custom Test)? Dovrei confrontare le previsioni ottenute con il metodo bagging nei due punti ottimali?
Un esempio di una delle domande a cui sto cercando di rispondere è: "Il materiale 1 è migliore del 15% rispetto al materiale 2?". La mia idea era di stimare un intervallo di confidenza sulla differenza tra gli ottimi previsti e verificare se l'intervallo contenesse i miei criteri di accettazione. Mi rendo conto che ci sono diversi modi per affrontare questo problema: confrontare la resa massima prevista o confrontare la resa media su un intervallo specifico dei miei fattori. Apprezzerei qualsiasi altro suggerimento abbiate in merito.
-Robert
È possibile utilizzare i confronti multipli con stime definite dall'utente. Basta definire le stime in base alle condizioni ottimali per ciascun materiale.
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