<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Bradley Jones, Bradley Jones , PhD, JMP Investigador Principal, SAS
La herramienta de diseño personalizado en JMP implementa la idea del diseño orientado a modelos. Es decir, un diseño personalizado maximiza la información sobre un modelo específico. Los experimentos diseñados a menudo tienen una fuerte simetría (como las columnas ortogonales). Esto sugiere que los métodos analíticos para experimentos diseñados podrían aprovechar de manera rentable lo que ya se sabe sobre su estructura. A esta idea la llamo modelado orientado al diseño. Los diseños de cribado definitivos (DSD) tienen una estructura especial con muchas propiedades deseables. Tienen efectos principales ortogonales, y los efectos principales también son ortogonales a todos los efectos de segundo orden. Los DSD con más de cinco factores se proyectan en cualquiera de los tres factores para permitir una adaptación eficiente de un modelo cuadrático completo. Sin embargo, los métodos analíticos para DSDs emplean herramientas genéricas inventadas para el análisis de regresión de datos observacionales. Estos enfoques no aprovechan toda la estructura útil que brindan los DSD. Esta charla introduce un enfoque analítico para los DSD que aprovechan explícitamente la estructura especial de los DSD. Para aclarar la metodología, proporcionaré un procedimiento paso a paso para el análisis utilizando ejemplos específicos.
