실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />SAS JMP를 사용하여 다 변수 테스트 실험 (MVT, 회귀 분석)을 실행하고, 테스트 계획을 생성하고 회귀 분석을 수행하여 중요한 영향을 정의합니다. 가장 중요한 것은 함정을 해석하고 알 수 있어야한다는 것입니다.
따라서 수학 계산은 필요하지 않습니다.
나는 몽고메리 디자인과 같은 통계 책을 읽었으며 보통 수식으로 가득합니다.
나는 아직도 그들이 실제 세계에서 어떻게 사용되는지 이해할 수 없다.
그렇습니다. 개념, 다양한 유형의 디자인, p 값으로 통계의 기초, 표준 편차, 적절한 표본 크기를 계산하는 방법 등을 알아야한다는 것을 이해합니다.
주로 웹 마케팅 및 사용자 경험 분야의 실험 디자인에 대해 이야기합니다.
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?가치가있는 부분에 대해서는 DoE를 사용하여 이러한 수식을 이해하지 않고도 많은 성공을 거두었습니다.
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?나는 수학에 초점을 맞추지 말 것을 권고 할 것입니다 ... 통계학자가 들릴지 모르는 이교도로서. 다음에 중점을 둡니다.
1. 연구 과정. 요인 (통제, 불쾌감 및 소음). 응답 (연속, 범주 형, 반복 측정 등). 측정 시스템. 프로세스가 실제로 어떻게 작동합니까? 이 사실을 알기 전까지는 다른 일을하지 마십시오.
2. 실용적인 문제를 해결하는 구체적인 실험 목표 및 목적을 수립 할 때까지 설계 또는 분석에 대한 걱정을 시작하지 마십시오. 설계 또는 분석 요구 사항이 아닙니다.
삼. 그런 다음 동료 인 Mike Anderson의 생각에 따라 가장 효율적인 실험 설계를 찾아야합니다. 저에게 효율성은 최적 성 기준과 같은 수학적 기준에만 국한되는 것이 아니며 더 광범위하게 제한됩니다. 효율성은 최소한의 리소스 지출에 필요한 정보를 제공하는 디자인입니다.
4. 재현성, 재현성, 선형성 등과 같은 특성에 대한 응답에 대한 측정 시스템에 대해 무엇을 알고 있습니까?
5. 가능한 경우 실험을 수행하거나 수행 할 때 겜바로 이동하십시오. 당신이 한 장의 종이에 그것을 쓰고 실제적으로 달릴 누군가를 건네면서 디자인 매트릭스가 실행될 것이라고 추정하지 마십시오.
6. 마지막으로, 분석 할 때 ... 성공적인 실험 설계 결과 분석을위한 세 가지 규칙이 있습니다. 규칙 1 : 데이터를 플롯; 규칙 2 : 데이터를 플롯; 규칙 3 : 데이터를 플롯합니다. 이것은 JMP의 특징입니다 ... JMP가 수학을하는지는 모르겠지만 JMP에서 사용할 수있는 그래픽 분석 기술의 다양성으로 ... 수학은 걱정거리 중 가장 적어야합니다.
행운을 빕니다!
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?간단히 말해서 실험 설계는 데이터 수집을 위해 할당 된 리소스에서 최대한의 가치와 정보를 얻는 것입니다. 또한 실험적 모범 사례 (통계적 유의성, 무작위 화, 표본 크기 등을 확인)를 준수하기위한 프레임 워크의 역할을하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 설문 조사와 같은 관련 주제는 물론 마케팅 및 사용자 경험 분야에서 실제로 많은 실험 디자인이 있습니다. 실제 사례가 필요하면 JMP Discovery Series 영역을 확인하십시오 ( https://community.jmp.com/community/discovery-summit-series ). 주제에 대해 궁금하신 분은 주제에 게시 한 웹 세미나를 확인하시기 바랍니다.
베스트,
엠
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?이 제안에 감사드립니다. 나는이 책을 이미 읽었지만, 나는 그것을 다시 읽을 것이라고 생각한다. 또한 Paul Berger의 Experimental Design에서 Management in Applications를 사용하여 책을 알고 있지만 아직 읽지 않았습니다.
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?제안 해 주셔서 감사합니다. 나는이 책을 가지고 있지만 아직 읽지 않았다. 나는 그것의 대화 스타일을 좋아했다.
이 책이 DOE와 필수 통계의 실질적인 함정을 이해하기에 충분하다고 생각하십니까?
DOE의 필수 공식을 이해하기 위해 공부해야 할 수학 주제는 무엇입니까?
나는 기본적인 공식을 이해한다. 그러나 이와 같은 것이 나를 혼란스럽게 만든다 :
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?체크 아웃하고 싶을 수도 있습니다.
Johannes Ledolter 및 Arthur J. Swersey의 마케팅 및 서비스 운영 1,2,3 실험 설계 테스트
http://www.sup.org/books/title/?id=4513
Re : 실험 설계에 수학 능력이 필요합니까?나는 많은 책들이 일반 사용자의 요구보다 더 많은 수식으로 가득하다는 점에 동의한다.
반면에 실험 설계는 항상 특정 종류의 데이터 분석을위한 올바른 데이터를 생성하는 것을 목표로합니다. 결국 : 당신이 정말로 이해하지 못하는 분석을 수행하기 위해 좋은 데이터를 얻는 요점은 무엇입니까? 회귀 분석을 잘 이해할수록 DOE에서 더 많이 배울 것입니다.
따라서 DOE를 분석 할 때 사용되는 통계를 잘 이해하는 것이 필수적이라고 생각합니다. p- 값이 무엇인지 아는 것은 당연한 출발이지만 잠재 된 문제에 대해 잘 이해하고 그들이 프로세스에 대해 의미하는 바가 너무 중요합니다.
실제 DOE 경험을 가진 사람이 제공하는 교육청 수업에 참석하거나 피터 구스 (Peter Goose)와 브래들리 존스 (Bradley Jones)와 같은 필수 통계를 건너 뛰지 않는 실용적 지향적 책을 읽는 것이 좋습니다. 최적의 실험 설계 - 사례 연구 접근법 ( Wiley : 실험의 최적 설계 : 사례 연구 접근법 - Peter Goos, Bradley Jones ).
