중앙 복합 디자인의 부정적인 가치안녕하세요!
나는 0, 1, 2 단계의 3 단계로 6 가지 요인의 복용량을 조사하고 싶다. 2 요인 상호 작용없이 주요 효과와 혼동.
그래서 Central Composite Design - Orthogonal을 9 개의 중심점과 53 개의 실행, 축상 값 회전 가능 - 2.78로 선택했습니다. 이것이 올바른 선택입니까?
저를 혼란스럽게하는 것은 생성 된 디자인 (값 0, 1, 2 외에)이 -1,37841423 및 3,37841423 값을가집니다.
3,3은 괜찮지 만 음수 값 -1,37841423을 구현하는 방법은 무엇입니까? 이 경우 0 개를 사용해야합니까?
마지막 질문은 별칭 행렬 및 색상 맵의 디자인 평가 섹션에서 X1 * X1 * X1 및 X1 * X1과 같은 효과가 있다는 것입니다. 상호 작용? 그들은 무엇을 의미하며 왜 우리는 그것을 필요로합니까?
대단히 감사합니다!
제목 : Re : 중앙 복합 디자인의 부정적인 가치고마워, 마크! 상관 및 앨리어스 매트릭스의 색상 맵에서 더 나은 결과를 얻었 기 때문에 CCD를 선택했습니다.
필자는 맞춤 설계 기능을 사용하여 6 개의 Discrete Numeric factors를 가진 3 레벨 설계를 고려했습니다. 여기에 컬러 맵이 있습니다.
다른 옵션은 Taguchi L24 디자인입니다.
그리고 Rototable CCD-Orthogonal :
그리고 "On face"를 사용할 때 붉은 색 사각형이 있습니다 :
비용은 그다지 높지 않으므로 60-70 회까지 달리는 것이 좋습니다.
제목 : Re : 중앙 복합 디자인의 부정적인 가치6 가지 요인에 대한 케이스와 효과에 대한 2 차 모델에 대해 좋은 디자인을 만드는 몇 가지 설계 방법이 있습니다. 왜 중앙 복합 디자인을 선택 했습니까?
회전 가능 및 직각 특성을 선택하면 축 방향 점이 지정된 요소 범위를 초과하여 확장됩니다. 대신에 '얼굴'을 선택할 수 있습니다.
직각 및 회전 디자인은 비용이 많이 들고 그러한 모델을 추정하는 데 필요하지 않습니다. 추정값의 상관 관계가 존재하면 추정값의 분산이 증가하지만, 상관 관계가 작고 응답 분산이 작 으면 효과가 커지면이 증가는 허용 될 수 있습니다.
상관 관계에 대한 앨리어스 행렬 및 컬러 맵은 모델에 없지만 활성 효과를 나타내는 용어로 견적의 편차에 대한 정보를 제공합니다.
