우리는 장난감 차를 염색하는 두 번째 실험에서 몇 가지 다른 것들을 시도합니다. Caroll Co.의 사진 제공
이전 실험에서, 아버지와 나는 다이 캐스트 자동차의 색상을 직물 염료에 넣어 변경했습니다. 최근에 아버지를 방문하여 염색 여행에서 다음 실험을 수행 할 수있었습니다. 내 동료 Lou Valente의 새로운 아이디어 . 첫 번째 실험에서 얻은 정보와 새로운 아이디어를 바탕으로 첫 번째 실험에서 얻은 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있기를 희망했습니다.
이러한 이유로, 우리는 염료의 가루 버전만을 사용하고 황색과 청색에만 집중할 계획이었습니다. 우리는 또한 아세톤을 사용하여 더 많은 식초를 첨가 할 수있는 가능성을 허용하고 염색 중에 가열 된 액체를 유지할 수있게하고 싶습니다.
액체를 다루는 방법?
우리는 물, 식초 및 아세톤을 혼합하여 1 컵의 액체로 만들 것을 원합니다. 이것은 내가 혼합 요인으로 디자인에 이러한 요소를 추가 할 것을 제안합니다. 그러나 물은 여유있는 변수로 취급 될 수 있습니다. 물의 절반 이상이 물이되기를 원하며 일부 물이 완전히 물 이어도 상관 없습니다. 이 실험에서 아세톤이나 식초를 사용할 때 어떤 이점이 있는지 궁금합니다. 나는 궁극적으로 식초와 아세톤을 (제한된) 지속적인 요인으로 포함하기로 결정했다.
요인들
나는 여전히 시간과 염료 양을 변화시키고 싶었 기 때문에 여기에 우리의 마지막 요소 목록이있다 :
염료 색상 (파란색 / 노란색)염료 양 (1 tsp / 2 tsp)추가 열 (아니오 / 예)시간 (15 분 / 30 분)식초 (0 % / 50 %)아세톤 (0 % / 50 %)제약 조건
위에서 언급했듯이 액체의 절반 이상이 물이되기를 원합니다. 이는 식초 + 아세톤이 액체의 50 % 이하가되도록 제약 조건을 추가해야했습니다. 아세톤의 끓는점이 너무 낮기 때문에 아세톤이있을 때 추가 열을 추가하지 않기를 원했습니다.
허용되지 않은 조합을 사용하는 것은 특히 간단합니다. JMP 12에서 허용되지 않는 조합 필터 . 식초와 아세톤이 액체의 절반 이상을 차지하지 못하도록 필터에서 아세톤과 식초를 선택하고 두 가지 요소 이름 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 결합 -> 합계를 선택합니다.
그리고 결합 된 변수를 사용하여 50보다 큰 값을 허용하지 않았습니다.
나는 아세톤이 0보다 큰 것을 막기 위해 추가 열을 원했지만 필터는 아세톤> = 0을 주었다. 유용한 팁은 Disallowed Combinations Filter를 사용하고 Script Window에 스크립트 저장을 사용하면 필터에서 허용되지 않는 조합이 Disallowed Combinations Script로 변환된다는 것입니다. 아세톤과 열 문제를 다루기 위해, 나는 열을 예 = 선택하고, 허용되지 않는 조합의 구조를 얻기 위해 아세톤에 대해 작은 숫자 (0.1)를 넣었습니다.
나는 더 많은 열이있을 때 스크립트에서 0보다 큰 값을 허용하지 않도록 아세톤 값을 수동으로 변경하고 스크립트를 다시 작성합니다. 또한이 팁이 유사한 패턴을 갖고 변수 이름을 변경하려는 곳에 허용되지 않는 긴 조합을 만드는 데 유용하다는 것을 알았습니다.
디자인
이전 실험에서 공변량을 사용하여 디자인에 차량을 포함 시켰습니다. 이번에는 디자인 단계에서 임의의 블록으로 처리 할 수 있습니다.이 단계는 디자인을 만들기 전에 디자인 생성 탭에서 수행 할 수 있습니다.
나는 크기 4의 무작위 블록 (4 대의 다른 차량 중의 4 대를 가지고 있었다)에서 16의 실행을 예산 책정했다. 주요 효과 외에도 식초와 아세톤의 상호 작용을 추가했습니다. 왜냐하면 내가 물과 섞인 경우를 고려할 수 있었기 때문입니다. 이제 디자인을 만들 수 있지만 ...
최적화 기준의 선택
이 경우의 기본 최적 성 기준은 D- 최적 성일 것이다. 그러나이 디자인에 대한 두 가지 제약 조건은 모델의 문제뿐만 아니라 포함되지 않은 영향도 상관 관계가있는 문제를 일으킬 수 있습니다. 별칭 용어 개요에 나열된 효과의 영향과 해당 모델에서 효과를 편향시킬 수있는 방법을 살펴볼 수 있습니다. 앨리어스 매트릭스 디자인이 생성 된 후에
함께 토론 한 후 브래들리 존스 일부 디자인 평가를 통해 궁극적으로 별칭 최적 설계 . 식료품과 아세톤의 신뢰 구간은 약 160 % -180 % 더 크지 만 (아세톤으로 인한 제한으로 인해) 약 40 %의 추가 열에 대한 신뢰 구간이 직교 설계보다 비슷한 두 설계의 추정 효율은 비슷했다 (제약 때문에 놀랄 일이 아니다).
별 효과 행렬의 D- 효율은 고정 효과에 대해 약 64 % 였고 별칭 행렬의 항의 제곱합은 D- 최적 설계 (약 13 대 10)에서 더 높았다. 이는 별칭 최적 설계가 중요한 2 요소 상호 작용이 모델에서 누락 된 경우 주 효과를 평가하는 데 더 많은 보호를 제공함을 의미합니다. Optimality Criteria -> Make Alias Optimal Design을 선택하여 빨간색 삼각형 메뉴에서이 옵션을 선택할 수 있습니다.
이제 "그룹이 무작위 크기 블록으로 실행 :"을 4로 설정하고 실행 횟수를 16으로 설정할 수 있습니다.
다음 번에
다음에 결과를 공유 하겠지만, 일부는 잘 풀리지 않았다고 말할 수 있습니다. 예를 들어 왼쪽 차의 바닥에있는 녹은 플라스틱 :
반면에 다른 사람들은 우리가 기대했던 것보다 더 성공적이었습니다.
읽어 주셔서 감사합니다!
라이언 리키 베츠 쓴 :
독서를 해 주셔서 감사 드리며 불필요한 조합에 대한 유용한 정보를 찾은 것을 기쁘게 생각합니다.
필 케이 쓴 :
허용되지 않는 조합 사용에 대한 유용한 정보. 감사.
