Phi Kay, JMP
Die beste Nutzung der Zeit zu finden, ist eine Herausforderung. Sie müssen oft verstehen, welche Auswirkungen die Zeit bei industriellen Experimenten hat. Und wie sich die Auswirkungen der Zeit in Abhängigkeit von anderen Faktoren ändern.
Bei einem geplanten Experiment legen Sie Ihre Eingabefaktoren zu Beginn jedes Durchlaufs fest. Es ist dann relativ günstig, Ihre Reaktion zu mehreren Zeitpunkten während des Durchlaufs zu beproben und zu messen. Möglicherweise haben Sie eine automatische Protokollierung, in diesem Fall verfügen Sie über viel mehr Daten darüber, wie sich Ihre Reaktion im Laufe der Zeit ändert.
Es sollte eigentlich ganz einfach sein, aus diesen Daten ein Modell zu erstellen, das Ihnen alles sagt, was Sie wissen müssen. Sie benötigen lediglich ein Profildiagramm für Ihre Antwort, wobei die Zeit eines der „X“s am unteren Rand ist. Die Zeit ist jedoch nicht mit den anderen Xs identisch, da Sie sie nicht zu Beginn jedes Durchlaufs festgelegt haben. Dieser scheinbar subtile Unterschied wirft viele Fragen auf.
Können Sie einfach die Zeit als Effekt hinzufügen, wie Sie es für Ihre anderen DoE-Faktoren tun würden? Sollten Sie sich Sorgen machen, dass Sie die Annahmen der gewöhnlichen Kleinstquadrate-Regression verletzen? Ist es sicherer, einfach für jeden Zeitpunkt ein separates Modell zu erstellen?
