Nivel: Intermedio
Ryan Lekivetz, JMP Senior Research Statistician Developer, SAS
Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS
JMP 14 tiene varias características nuevas del DOE. Quizás lo más importante es una nueva herramienta de diseño para crear diseños de bloques incompletos equilibrados (BIBD). Estos diseños tienen un factor de tratamiento y un factor de bloqueo. Cada nivel de tratamiento aparece el mismo número de veces en general, y cada nivel de tratamiento aparece junto con todos los demás niveles de tratamiento en algún bloque el mismo número de veces. Esto crea un tipo especial de equilibrio. Proporcionaremos más detalles sobre este diseño y demostraremos la interfaz de usuario de la nueva herramienta.
El diseñador personalizado ha agregado un par de criterios de optimalidad para generar diseños A-óptimos y diseños A-ponderados ponderados. Un diseño A-óptimo minimiza la varianza promedio de las estimaciones de los parámetros. El criterio A es similar al conocido criterio D porque se enfoca en la estimación precisa de los parámetros del modelo. Hay dos beneficios para los diseños de A-óptimo. Primero, es más fácil comprender cómo el criterio A produce buenos diseños que con el criterio D, lo que facilita la adopción de nuevos profesionales del DOE. En segundo lugar, los diseños de A-óptimo ponderado permiten poner diferentes cantidades de énfasis en diferentes grupos de parámetros. Por ejemplo, uno podría querer enfatizar los efectos cuadráticos puros sobre las interacciones de dos factores y ambos sobre la estimación del efecto principal.
La herramienta Comparar diseños ahora puede acomodar hasta cinco diseños en la interfaz de usuario y hasta 10 diseños a través de secuencias de comandos. Anteriormente, el límite era de tres diseños. Demostraremos esta capacidad adicional con un ejemplo de UI y un ejemplo de scripting que incluye los nuevos diseños A-óptimo y A-óptimo ponderado.
