COUNDED DOE

uma suposição simples em muitos experimentos é assumir a variável agir independentemente sobre a resposta.

isto significa que quando eu alterar a temperatura um pouco em um silo polímero secador que o tempo para alcançar uma certa secura vai para baixo. E, mudando a umidade ou a taxa de fluxo de ar ou pressão ou não mudar ou como eles mudam não tem impacto na relação entre temperatura e tempo de secagem.

Segure-se, mesmo aqueles que não têm pouco conhecimento de secagem de polímeros estão provavelmente dizendo, temperatura, pressão, etc são mais provavelmente relacionados e em certas combinações irá impactar o tempo de secagem de forma diferente.

o conjunto de variáveis pode combinar ou interagir para criar uma nova variável que devemos considerar.

a simple DOE

When first learning about design of experiments we often learn about the simple example of three factors (variables) each with two levels (settings).

podemos executar 4 experimentos cuidadosamente construídos e aprender qual dos três fatores está causando a maior mudança na resposta. Por design, assumimos que os três fatores não criam qualquer mudança significativa (significativa) para a resposta que é diferente da mudança realizada por três fatores em consideração.

no exemplo de secagem do polímero, podemos muito bem suspeitar de algum impacto de interações, e as mudanças na resposta vão ocorrer.

so, where do those results appear? E, é possível detectar os resultados da interação?

podemos responder à primeira pergunta com base no desenho da experiência. A segunda questão é não, a não ser que tomemos medidas específicas para medir o termo de interacção.

confundir

confundir é quando os efeitos de dois ou mais factores não são separáveis.

um factor pode ser a combinação de dois factores. Por exemplo, a temperatura e a taxa de fluxo de ar podem combinar-se para criar um novo fator que, à medida que a temperatura e o fluxo de ar mudam, o resultado muda, o que é separado do impacto no resultado da temperatura ou da taxa de fluxo de ar.

no exemplo de três fatores em uma matriz de DOE simples, atribuiríamos cada fator a uma coluna. Dizem que a temperatura da coluna A, taxa de fluxo de ar para a coluna B e umidade para a coluna C. Dado um Taguchi L4 design, o produto de A e B é a interação prazo para A e B, e vai adicionar a sua influência para a coluna C. Assim, a resposta associada com a umidade, (coluna C), irá incluir a resposta causado pela interação da temperatura e da taxa de fluxo de ar.

é esta mistura de resultados que somos incapazes de separar que é confuso.

Ver Medicamentosas

Se suspeitar de que a temperatura e a taxa de fluxo de ar pode ter um efeito combinado sobre a resposta, então podemos criar um design que não incluem umidade na coluna C.

em Vez disso, podemos atribuir a temperatura para A coluna e a taxa de fluxo de ar para a coluna B e atribuir a interação termo AB para a coluna C. Na criação da experiência AB prazo é um fator. E a análise irá fornecer a resposta associada com AB sem ser confundida com umidade já que a umidade não faz parte do experimento.

cada desenho da Coelha terá alguma quantidade de confusão, pelo que é importante considerar Termos de interação e onde a resposta devida a esses termos aparecerá na análise.

tratar interacções conhecidas ou suspeitas como factores que lhe permitem evitar resultados confusos na sua experiência.

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