DOE의 편차가 적은 최적의 평균을 찾는 방법안녕 모두,
가능한 가장 낮은 편차를 가진 DOE로부터 최적의 평균을 찾기 위해 우리가 할 수있는 방법이 무엇인지 알고 싶습니까?
Rgrds
이르 판
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법더 이상 JMP 5를 내 컴퓨터에 설치하지 않아서 당신과 함께 병렬로 예제를 실행할 수 없습니다. 나는 그 부족에도 불구하고 당신의 질문에 대답하기 위해 최선을 다할 것입니다.
그래서 네가 발견 한 것 같아. 로그 선형 변이 모델 맞춤 실행 대화 상자의 오른쪽 상단 모서리에있는 드롭 다운 메뉴의 개성 또한 현재 버전의 JMP에서와 같이 선형 예측 자에 대한 두 개의 탭이없는 것처럼 보이지만 대신 효과 목록에서 용어를 선택하고 LogVariance 특성을 적용합니다. 그 방법은 정확합니다! 동일한 용어를 평균 모델에는 한 번, 분산 모델에는 두 번 입력 할 수 있습니다. JMP에서는 동일한 용어를 두 번 입력 할 수 없으므로 두 모델에서 동일한 효과를 평가하려는 경우이를 입력하고 분산 모델에 대한 LogVariance 특성을 추가 한 다음 평균 모델에 대해 다시 추가합니다 . 조금 어색하지만 인터페이스가 이후 버전에서 변경된 이유 그것은 작동합니다.
예를 들어, 금형 기술 , 나사 속도 , 그리고 그들의 상호 작용 평균 모델에 대한 선형 예측 자의 효과 및 대기 시간 분산 모델에 대한 선형 예측 자의 효과. 두 모델의 효과를 조합하여 사용할 수 있습니다.
이 예측자를 바탕으로, 결과는 평균 모델에 대한 선형 예측 자의 모든 용어가 중요 함을 나타냅니다. 그만큼 균등 배율에 대한 LRT 분산 모델에 대한 보고서는 평균 모델에 대한 ANOVA 보고서와 동일한 목적을 제공합니다. 축소 모델 (상수 분산)과 비교하여 제안 된 모델 (활성 분산 효과)이 중요합니다. 이 경우에 귀무 가설 (일정한 분산)을 거부합니다. 피 - 값은 매우 작습니다.
또한, 티 ~에 대한 테스트 분산 매개 변수 추정치 는 대기 시간 견적에는 큰 것이있다. 티 -비율. 당신은 또한 간격을 사용합니다. exp (예상) 에 특급 (2 | 견적 |) 의미를 평가할 수 있습니다. 이 간격에서 1을 제외하면 예상치가 중요합니다. (이 마지막 성명서는 먼 곳에서 종종 잘못 기억되기 때문에 '소금 한알'로 가져 가라.)
힌트 : 선택하면 도구들 > 도움 ( ? )를 클릭하고 결과 표 (예 : 매개 변수 추정치)를 클릭하면 JMP가 해당 정보의 설명으로 직접 이동합니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법Hi Mark,
다음은 표준 j 최소 제곱과 loglinear variance 특성을 함께 선택할 수 없다는 것을 알 수 있듯이 jmp 인터페이스의 스크린 샷입니다.이 두 옵션 중 하나만 작동합니다
위의 요소 조합을 기반으로 모델을 생성 한 후 여기에 무엇이 있는지, 어떻게 분산 테이블의 데이터를 해석합니까?
이 jmp 버전을 사용하는 또 다른 방법은 어떤 요인이 분산에 강한 영향을 미치고 어떤 요소가 평균에 강한 영향을 미치는지 결정하기 위해 수행 한 분석을 어떻게 수행합니까?
로그 선형 분산 모델을 실행하려면 속성 옵션에서 logvariance 효과를 추가해야합니다.
제 질문이 명확하지 않고 도움을 미리 요청 해 주시면 알려주세요.
Rgrds
이르 판
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법먼저 그림을 저장하십시오. macOS와 Windows 모두 화면 캡처를위한 유틸리티 앱을 포함합니다. 각각은이 목적에 충분합니다. 그런 다음 사진들 귀하의 회신에 대한 메뉴 표시 줄에서 버튼을 클릭하십시오. 작은 대화 상자가 열립니다. 딸깍 하는 소리 파일 선택 이미지가있는 파일을 선택하십시오. 때까지 기다리십시오. 끝난 버튼이 활성화되어 있으면 클릭합니다.
문제에 관해서, 나는 당신이 무엇을 의미하는지 모른다. 평균과 분산에 대한 선형 예측은 별도입니다. 각각에 대해 원하는 용어를 독립적으로 입력 할 수 있습니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법친애하는 마크,
지속적인 지원에 감사드립니다. 그러나 성격을 선택하고 loglinear variance 옵션을 선택한 후 모든 요인을 logvariance 효과 속성에 넣어야하는 구조 모델 효과에 모든 요인을 추가하려고 시도했을 때 7 가지 요인 모두에 영향을 미칩니다.
분산 매개 변수 추정치
용어 추정치 표준 오차 표준 오차 (expimate) exp (2 | Estimate |)
차단 5.1223121 0.31623 16.1982 167.723 28130.9
금형 기술 및 차이 -0.143491 0.35355 -0.4059 0.86633 1.3324
스크류 속도 및 분산 2.3306542 0.35355 6.5921 10.2847 105.774
홀드 시간 및 분산 0.5258412 0.35355 1.4873 1.69188 2.86246
게이트 크기 및 분산 -0.278257 0.35355 -0.7870 0.7571 1.74458
사이클 시간 및 분산 -0.458603 0.35355 -1.2971 0.63217 2.50229
수분 및 분산 -0.312123 0.35355 -0.8828 0.73189 1.86684
압력 및 분산 0.311134 0.35355 0.8800 1.36497 1.86315
btw는이 토론에서 그림을 붙여 넣을 수있는 방법입니다. 그래서 내가 무엇을 얻고 있는지 보여줄 수 있습니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법피팅을 바꾸는 것이 핵심입니다. 인격 . 클릭 표준 최소 자승 모델에 맞추기 실행 대화 상자의 오른쪽 상단 모서리에있는 로그 선형 변이 개성을 위해. 넌 봐야 해 효과를위한 두 개의 탭 . 첫 번째는 평균에 대한 선형 예측 변수의 용어이고 두 번째는 분산에 대한 용어입니다. 두 가지 모두에 대해 선형 예측자를 별도로 지정해야합니다.
그것을 설정하는 방법에 대해 여전히 혼란이 있다면 알려주십시오.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법친애하는 마크, JMP 5.1.2를 사용하여 분석을 재현하려고했지만 어떤 모델을 사용했는지 잘 모르겠습니다. 어떻게하는지 보여줄 수 있습니까? 표준 최소 사각형 모델을 사용하려고 시도했을 때 효과 테스트는 중요한 요인이 2 가지 밖에 없음을 나타냅니다.
효과 테스트
소스 Nparm DF 제곱의 합 F 비율 Prob> F
몰드 템프 1 1 770.0625 12.7571 0.0038
스크류 속도 1 1 5076.5625 84.0998 <.0001
대기 시간 1 1 3.0625 0.0507 0.8256
게이트 크기 1 1 7.5625 0.1253 0.7295
사이클 시간 1 1 0.5625 0.0093 0.9247
수분 1 1 0.5625 0.0093 0.9247
압력 1 1 95.0625 1.5748 0.2334
JMP 5.1.2에서 분산 효과 가능성 우도 비율 테스트를 어떻게 실행합니까? JMP 버전에서이 기능을 사용할 수 있습니까?
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법나는 정직하게 말할 수 없다. 그것은 나의 본보기가 아니다. 나는 logvariance 모델과이 예제 데이터 테이블로 수행 한 분석에 기초한 나의 결론만을 언급하고있다. 내가 보여준 단계 (그리고 JMP 가이드의 지시 사항)가 자신의 분석에 도움이되기를 바랍니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법Hi Mark,
주제에 대해 상세히 설명해 주셔서 감사합니다. 예제에서 어떤 이유라도 실제로 보류 시간이 차이에 영향을 미치는 요소일까요?
Rgrds
이르 판Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법나는 JMP (13.1.0)의 최신 버전을 사용하고 있지만 귀하의 질문에는 중요하지 않습니다. 수축 응답에 대한 주요 효과 만 선형 예측 자에 맞 춥니 다. 다음은 평균 응답 모델에 대한 고정 효과 테스트 보고서입니다.
7 가지 요인 중 5 가지가 중요한 주요 효과를 가지고 있음을 알 수 있습니다. 즉, 그들이 평균 반응에 영향을 준다는 강력한 증거가 있습니다.
다음은 응답의 분산 모델에 대한 분산 효과 우도 비율 테스트 보고서입니다.
따라서 어떤 요인도 응답의 분산에 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다. 이 결과는 분산이 일정하게 정규 분포 된 오차를 포함하는 모델로 일반 최소 제곱 회귀가 충분 함을 의미합니다.
이 결과는 수축률의 변동성을 줄이기 위해 이러한 요소를 사용할 수 없음을 의미합니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법안녕하세요, 우리 회사는 여전히 사출 성형 데이터 세트의 예제를 보여주는 로그 선형 예제에서 JMP 5.1.2를 사용하고 있습니다. 이 예에 따르면 스크리닝 설계 예제에서 '예비 조사에 따르면 평균 응답 만 첫 번째 두 가지 요소 인 금형 온도와 스크류 속도에 따라 달라지는 것으로 판단되며 분산은 유지 시간의 영향을받는 것으로 보입니다.' 내가 가진 질문은 선별 디자인이 어떻게이 반응을 나타낼 수 있느냐이다.Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법우리는 Loglinear Variance Model을 시연하는 비디오가 있는지 모르지만 선적 서류 비치 ~을 가지고있다. 좋은 본보기 .
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법친애하는 마크,
로그 선형 분산을 사용하는 방법을 보여주는 웹 캐스트Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법항상 로그 선형 분산 모델을 사용할 수 있습니다. 모델에 맞추기 대화 상자를 엽니 다. 피팅 성격을 다음으로 변경하십시오. 로그 선형 변이 . 그런 다음 선형 예측자를 정의합니다. 주요 효과 (평균)과 다른 분산 효과 일반적으로 다 변수 선형 모델에서와 마찬가지입니다. 이렇게하면 각각에 대한 프로파일 러가 생깁니다. 맞춤 수식을 열 수식으로 저장 한 다음 피팅 외부의 다른 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
이 모델에는 복제본이 필요하지 않지만 도움이됩니다. 오류에 대해 많은 자유도가 필요합니다.
그것에 대해 자세히 알아보기 도움 > 서적 > 피팅 선형 모델 . 10 장은이 플랫폼 전용입니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법Myers et. al. 이 참고 문헌에서 평균과 분산을 동시에 모델링하는 것에 대한 좋은 개요를 제공하십시오.
http://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1992.10475869?src=recsys
본질적으로 두 가지 반응을 모델링하는 것과 다르지 않습니다 ... 물론 각 치료 조합의 편차를 추정하기 위해 디자인 내에서 복제가 필요합니다. 당신이 선택하는 특정 모델링 특성을위한 Fit Model 플랫폼의 모든 일반적인 최적화 최적화 시뮬레이션 도구가 적용됩니다.
시뮬레이션 측면에서 한 경로는 JMP 예측 프로파일 러 (실험 결과의 모델에 맞을 수 있으므로 사용한다고 가정합니다) 내에 있습니다. Profiler 프레임 워크의 시뮬레이터를 사용하여 각 예측 자에 대한 목표 값을 지정할 수 있습니다 변수, 각 변수에 대한 분포 양식, 예측 변수의 평균 및 분산 추정 다른 소음원을 적절하게 추가하십시오. 프로파일 러 내의 각 요인 설정에 대한 가정 된 평균 및 분산을 사용하여 시뮬레이션 된 실험을 실행할 수도 있습니다. 시뮬레이션의 관점에서 볼 때 여러 가지 방법이 있습니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법로버트 앤더슨이 자신의 웹 캐스트에서 사용하는 JMP 버전이 무엇인지 알 수 있습니까?Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법안녕하세요 피터, 당신은 우리가 평균과 응답의 분산을 모델화하는 방법에 대한 모범이 있습니까? 분산을 위해서는 동일한 조건에서 여러 데이터가 필요합니다. 시뮬레이션 접근법에 대해 자세히 설명 할 수 있습니까?Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법높은 수준에서, 최소한의 가변성을 가지고 '목표에 부르는'솔루션에 도달 할 수있는 방법은 다양합니다. DOE를 사용하면 순수한 Taguchi 스타일의 접근 방식을 취할 수 있으며 그의 신호 대 잡음 비율을 사용할 수 있습니다 (이 방법을 피하는 많은 이유가 있지만 ...이 글을 Taguchi vs. 고전적 방법 토론). 또 다른 접근법은 응답의 평균과 분산을 두 가지 별개의 응답으로 모델링 한 다음 JMP의 공동 최적화 기능을 사용하여 목표와의 편차와 최소 분산을 균형있게 조정하는 것입니다. 세 번째 접근법은 시뮬레이션입니다.
Re : DOE에서 낮은 편차로 최적의 평균을 찾는 방법(나는 당신이 이미 당신의 데이터를 수집했다고 가정하고있다).
두 번째 비디오를 볼 수 있습니다 (Robert Anderson, 과거 생산 데이터를 사용하여 제조 공정 개선 확인 ') at 이 링크 (SAS 프로파일 필요). 관측 자료를 사용하지만 JMP를 사용하는 방법은 동일합니다.
