맞춤형 설계: 기본 실행 수<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />최적 설계의 실행 횟수에 대해 두 가지 다른 설정인 "최소"와 "기본값"을 비교하고 있습니다.
최소값 대신 기본값을 사용할 때 JMP가 어떻게 추가 실행을 사용하는지 논리를 알려주실 수 있나요? 이러한 추가 실행이 최적의 방식으로 선택됩니까? 내 말은 그들이 D-/I-최적성을 극대화하는 방식으로 선택되었다는 뜻인가요? 아니면 JMP에서는 적합성 부족 테스트를 추정할 수 있는지 확인하기 위해 중심점을 추가하거나 반복 실험을 수행합니까?
문서에서 답변을 찾을 수 없습니다. 미리 힌트를 주셔서 감사합니다!
답변: 맞춤 설계: 기본 실행 수최적성 기준을 최대화하기 위해 추가 실행이 선택됩니다. 적합성 결여 검정을 보장하려면 설계 생성 단계에서 중앙점이나 반복실험을 지정해야 합니다. 여기에 지정되면 맞춤형 디자이너는 지정된 수의 중앙점/반복 실행이 있는지 확인하는 조건에 따라 최적의 디자인을 생성합니다.
기본 실행 크기에 대한 일반적인 개념은 요인 수준 수의 배수이고 지정된 모델을 기반으로 오류를 추정하기 위해 최소 4번의 실행이 있다는 것입니다.
위에서 언급한 Brad Jones의 블로그 게시물 David에서 언급한 것처럼 나 역시 모델 효과를 추정하는 데 더 효율적이기 때문에 중앙점보다 반복 실행을 선호합니다. 에도 블로그 게시물이 있습니다. 개별 실행 복제 .
기본값에 관한 David의 매우 좋은 조언이 있으며, 디자인을 만들 때 거의 항상 시뮬레이션 응답을 사용하여 몇 가지 분석을 진행합니다.
도움이 되길 바랍니다.
건배,
라이언
답변: 맞춤 설계: 기본 실행 수문서에 따르면 "이 값은 최소값보다 몇 가지 추가 실행을 통해 균형 잡힌 설계를 만들기 위한 경험적 방법을 기반으로 합니다."휴리스틱의 세부 사항은 모르지만 최소 실행 횟수가 7회라면 기본값은 12가 될 가능성이 높으며, 13이 최소 실행 횟수라면 기본값은 16이 될 것으로 예상됩니다. 어느 정도 균형이 잡혀 있는 것 같습니다.그러나 최적성 기준은 모형 사양과 관련이 있으므로 특히 주효과와 2요인 상호 작용만 있는 모형이 있는 경우 D-최적 설계는 중앙점을 추가하는 데 관심이 없습니다. 브래드 존스(Brad Jones)는 중심점의 비효율성에 대해 강한 의견을 갖고 있습니다. 여기 그러나 앞서 설명한 이유로 수동으로 추가할 수는 있습니다.나는 항상 전체 프로세스를 "진행"할 것을 권장합니다. 확실히 설계 평가(전력 분석, 상관 관계 등)를 살펴보고 설계가 원하는 정보를 생성하고 있음을 확신하십시오. 또한 일부 데이터를 시뮬레이션하고(열 수식을 사용하거나 응답 시뮬레이션 옵션을 사용하여) 설계의 "분석 가능성"에 만족하는지 확인하는 것이 좋다고 생각합니다. 최종 생각 - 기본값은 권장 사항이 아니라 안전한 최소값입니다. JMP는 실행할 수 있는 실행 횟수나 환경이 얼마나 시끄러운지 전혀 모릅니다. 전력 분석 도구는 사용하기가 다소 어색하다고 생각하지만 맞춤형 설계에 추가 실행을 추가하는 것의 이점을 평가하는 데 특히 유용합니다.음, 약간 무작위이지만 도움이 되었기를 바랍니다.
