최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값 할당모두들 안녕,
나는 DOE에 대해 7개의 연속적인 3단계 요소를 가지고 있습니다. DSD(Definitive Screen Design)가 내 목적에 더 잘 맞는 것 같습니다. 각 요인에 대해 세 가지 수준에 할당할 세 가지 물리적 테스트 샘플이 있습니다. 그러나 요인의 최대값과 최소값을 나타내지는 않습니다. 설계의 각 요인 수준에 물리적 값을 어떻게 할당합니까?
감사해요,
남자
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.우선, 답변이 늦어져서 죄송합니다.
귀하의 질문을 통해 실험 설계에 대한 교육이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 이런 포럼의 토론에서 짧은 대화로 누군가를 교육하는 것은 어렵습니다. 도움이 될 만한 몇 권의 책을 소개해 드리고 싶습니다.
- JMP에서 다음을 선택합니다. 돕다 > 서적 > 실험 설계 .
- Goos와 Jones의 "최적 실험 설계" 사본을 구하십시오.
우리는 또한 실험 설계에 대한 교육도 제공합니다. JMP와 ANOVA 및 회귀 분석 방법에 이미 익숙하다고 가정하면 다음과 같은 수업을 들으면 도움이 될 것입니다.
귀하의 구체적인 질문에 관해서는:
- PB 설계는 상호작용이나 비선형 효과를 직접적으로 다루지 않습니다. 효과의 희소성과 투영 원리는 상호작용 효과에 대한 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 7가지 요소에 대한 DSD는 궁극적으로 2~3개의 활성 요소가 있는 경우 작동할 수 있습니다.
- 고차항은 포함되지 않습니다.
- 위계와 유전 원리가 성립한다는 가정 하에 주효과를 선택한 후에 발견됩니다.
- 또는 레벨을 변경하지 않은 경우 새로운 Fit DSD 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- Taguchi 접근 방식에는 요인에 대한 세 가지 수준이 포함될 수 있습니다.
- 모델 매개변수를 명백하게 추정하지 않습니다. 상호작용이나 비선형 효과가 없습니다. 그 자체로 .
- 이는 외부 어레이 수준에 대한 적절한 S/N 비율을 기반으로 하는 기존 내부 어레이 실행 세트 중에서 '승자 선택' 방법론입니다.
- 모델링이 없으므로 예측(보간 또는 외삽)도 없습니다.
- 비덧셈 효과가 있는 경우 Taguchi 설계는 최적이 아닌 결과를 초래할 수 있습니다.
- 모델 지향 방법은 맞춤형 설계입니다.
- 다구치법은 확실히 ~ 아니다 모델 지향적입니다.
- Taguchi 방법은 주효과만 있는 단순한 경우를 제외하고는 실패합니다.
- 다구치 디자인은 가장 경제적인 디자인은 아닙니다.
- 디자인 중심 방법 단순히 설계 방법(예: 요인 설계)에 초점을 맞추고 모델이 결과(완전 요인 항)인 방법을 의미합니다. 맞춤형 디자인과 같은 모델 중심 방법은 모델에 초점을 맞추고 디자인은 결과입니다.
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.안녕 @마크_베일리 ,
귀하의 모든 의견을 소화하는 데 시간이 걸렸습니다. 아래 질문을 통해 제가 이해한 내용을 요약해 보겠습니다.
화면 방법 정보:
- 디자인 지향
- "이 디자인은 주효과만을 가정합니다." 그렇다면 상호 작용이나 2차 항을 연구하도록 설계되지 않았습니까?
- "PB 설계는 일반적인 부분 요인 설계보다 상호 작용 효과(예: 더 나은 추정 기회)를 처리합니다." 이는 PB 설계가 주요 요인 상호 작용에 대한 실험을 처리할 수 있다는 것을 의미하지만 모델에 상호 작용 항을 포함할 수 있다는 의미는 아닙니다.
- DSD: "변경되지 않은 DSD를 사용하면 설계 요소의 최대 약 절반(효과 희소성)과 일부 상호 작용 및 2차 효과(효과 유전 가정)에 대한 주 효과를 추정할 수 있습니다." 7가지 요인이 있다고 가정하면 DSD는 3~4가지 요인의 효과를 추정할 수 있지만 7가지 요인 모두를 추정할 수는 없습니까? DSD는 일부 상호 작용 및 2차 효과를 추정할 수 있지만 모델에 상호 작용 및 2차 항을 포함하지 않습니다. 그렇죠?
다구치법
- 부분 계승 또는 PB 기반일 수 있습니다.
- 가정에는 요인들 간의 중독성(직교)이 포함되어 있어 상호작용이 문제를 일으킬 수 있음
- 순차적이지 않으므로 선별 목적이 아닙니다.
- "2단계 조합으로 설계 공간을 확장하여 동시에 스크리닝하고 관찰된 반응(모델링 아님)의 평균 및 표준 편차에서 파생된 S/N 비율을 기반으로 '승자 선택'을 통해 최적화합니다."
- 질문: 다구치 방법은 실제로 비선형 효과를 포착하기 위해 세 가지 수준 요인의 사용을 권장합니다. 요인 영역이 대부분 2단계라고 말한 이유는 무엇입니까?
내 상태와 목표:
1. 7개의 연속적인 3단계 요인이 있습니다.
2. 요인들 사이에 상호작용이 있을 것이지만 정확히 어떤 요인인지는 알 수 없습니다.
삼. 목표: 시스템 성능 최적화(요인 효과 연구를 통해)
모델 지향: 내가 공부하고 싶은 내용(주항, 상호작용항, 2차 항)을 안다면 맞춤 설계가 효과적입니다. 또한, 덧셈조건을 만족한다면 다구치법이 효율적일 수 있다.
디자인 지향: 주항, 상호작용 항, 2차 항의 효과에 대해 잘 모르는 경우 스크리닝 설계를 통한 순차 접근 방식이 효과적입니다.
나의 이해/질문에 대해 의견/답변을 해주시기 바랍니다.
감사해요,
남자
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.이 토론에는 여러 가지 주제가 있습니다. 나는 일관된 방식으로 대답하려고 노력할 것입니다.
직교 배열
아니, 당신 말이 맞았습니다. Taguchi 디자인은 디자인의 내부 배열과 외부 배열에 '직교 배열'을 사용합니다. 이는 부분 요인 설계인 경우가 많지만 PB 설계일 수도 있습니다. 일반적으로 두 가지 수준으로 제한됩니다. 다구치는 심사에 사용되지 않으며, 그 자체로 . 다구치 실험 방법은 순차적이지 않습니다. 이는 두 수준 조합으로 설계 공간을 확장하여 동시에 선별하고 관찰된 반응(모델링 아님)의 평균 및 표준 편차에서 파생된 S/N 비율을 기반으로 '승자 선택'을 통해 최적화합니다. 당신의 이전 설명으로는 나에게 다구치가 생각나지 않았습니다.
PB 설계는 실험을 위해 직교 요인 열을 생성하므로 주효과의 추정치도 직교합니다. 그러나 고차 항이 반드시 직교하는 것은 아닙니다.
'직교 배열'이라고도 불리는 새로운 설계 방법이 있습니다. 이러한 설계는 일반적으로 2요인 상호 작용이 많지 않은 경우 '일반적인 부분 요인' 설계보다 더 나은 성능을 발휘합니다.
따라서 혼란은 서로 다른 맥락에서 동일한 용어를 다르게 사용하는 데서 발생합니다.
귀하의 경우 심사 가정이 타당하다면 심사를 위해 PB L27 설계를 사용할 수 있다고 생각합니다. PB 설계는 일반적인 부분 요인 설계보다 상호 작용 효과(예: 더 나은 추정 기회)를 처리합니다. 하지만 활성 상호 작용 효과가 의심된다면 최신 OA를 사용하지 않을 것입니다.
상호 작용 용어 추가
모형 적합 대화상자에는 "상호작용 명령 버튼"이 없습니다.
모형 적합 대화 상자를 사용하면 모형의 모든 항을 선택할 수 있습니다. 보다 돕다 > 서적 > 선형 모델 피팅 .
클릭하기 전에는 상호작용 효과에 대한 항을 추가할 수 없습니다. 테이블 만들기 에서 스크리닝 디자인 플랫폼. 이러한 설계에서는 주효과만 가정합니다.
주효과 선별 설계 구축
두 번째 옵션은 PB 디자인이 아닌 최신 OA 디자인을 생성합니다. (PB 설계는 첫 번째 옵션을 사용하는 일반적인 부분 요인 설계와 함께 사용할 수 있습니다.)
DSD 요인 수준 변경
예, DSD를 만든 후에 요인 수준을 변경할 수 있습니다. 이러한 변경으로 인해 DSD 사용의 성능과 이점이 손상될 수 있습니다. . DSD는 an의 특별한 경우이다. 별칭 최적 주문 설계. 이는 다음을 기반으로 합니다. 정의된 구조 로 구성 접이식 쌍 주어진 요인이 중간 값으로 설정되고 다른 요인이 낮은 값 또는 높은 값으로 설정되는 각 요인에 대한 런의 수입니다. 중심점 도 추가됩니다. DSD에 대한 주장은 이 구조를 기반으로 합니다. 설계가 구성된 후 요인 수준을 변경하면 이 구조가 파괴되므로 결과 수정 설계가 DSD이거나 DSD와 같은 성능을 발휘할 것이라고 기대해서는 안 됩니다. 더 이상 DSD가 아닙니다.
그러나 레벨을 변경하는 것은 완전히 합법적이며 결과 디자인은 일부 분석 및 모델링을 지원할 가능성이 높지만 원본 DSD와 동일한 방식이나 정도는 아닙니다. 이는 DSD 방식의 의도가 아닙니다. DSD는 단단합니다. 심사가 보장되고 유효한 모든 사례를 처리하는 것은 아닙니다. (예를 들어 요소를 변경하기 어렵습니다.) DSD의 올바른 사용과 부적절한 사용 ?
심사 설계에 대한 항 추가
실험 설계를 위한 JMP 인터페이스는 여러 인터페이스로 나누어져 있습니다. 플랫폼 특정 분야에 특화된 방법 디자인의. 당신은 스크리닝 디자인 플랫폼. Box의 정규 분수 계승법과 PB의 불규칙 분수 계승법을 구현합니다. 이들 방법 중 어느 것도 모형의 항과의 상호작용 효과를 직접적으로 다루지 않습니다. 일반적인 부분 요인 설계 방법을 사용하면 다음을 변경할 수 있습니다. 단어 생성 요인 설계 열을 변경하여 모형 추정 열의 별칭을 변경합니다. PB 디자인에서는 앨리어싱을 변경할 수 없습니다. DSD 플랫폼도 선택하셨습니다. 이 방법은 훨씬 더 제한적입니다. 2단계 차단과 최소 개수 이상으로 추가 실행을 추가할 수 있지만 그게 전부입니다. 그 대가로, 변하지 않은 DSD를 사용하면 설계에 있는 요인의 최대 약 절반(효과 희소성)과 일부 상호 작용 및 2차 효과(효과 유전 가정)에 대한 주 효과를 추정할 수 있습니다.
따라서 선별 설계 및 확정 선별 설계 플랫폼에서는 해당 작업이 기반이 되는 방법의 일부가 아니기 때문에 모델에 항을 추가하는 것을 허용하지 않는다는 것이 맞습니다. 그 방법들은 디자인 지향 . 잠재적으로 활성화된 효과로 시작한다는 생각은 반대입니다. 모델 지향 설계. 그 방법이 바로 맞춤형 디자인입니다.
맞춤 디자인을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
우리는 귀하에게 도움이 될 수 있는 두 가지 JMP 교육 과정을 제공합니다. 첫 번째 과정은 DOE에 대한 소개이며 전적으로 맞춤형 디자인을 기반으로 합니다. 맞춤형 실험 설계 . 다른 과정은 심사의 특별한 상황에 전념합니다. 현대적인 스크리닝 디자인 . (두 번째 과정은 고급 과정이며 첫 번째 과정의 수업을 수강했다고 가정합니다.)
물론 실험 설계에 대한 JMP 가이드도 매우 유용합니다( 돕다 > 서적 ).
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.안녕 @마크_베일리 ,
혼란을 드려 죄송합니다. 이를 명확하게 설명하겠습니다.
SSD
""SSD"가 무슨 뜻인지는 모르겠지만 부분 요인 설계 또는 Plackett-Burnam 설계라고 가정합니다."
A: SSD라는 용어는 JMP 13 사용자 가이드에서 사용하는 표준 스크리닝 설계를 의미합니다. DOE\Classical\Screening Design 아래에 있습니다.
옵션 1:
"그럼 직교배열을 사용하는 겁니까? L27 디자인은 OA가 아닌 PB 디자인입니다."
A: 여기 L27은 Taguchi L27 OA인 것 같아요. 귀하의 설명에 따르면 제가 틀렸습니다.
나는 여기 저기에 상호 작용이 있다고 믿습니다. 따라서 귀하의 조언에 따라 이 단계에서는 Taguchi L27 OA를 사용하지 말아야 합니다.
""11쌍의 2차 상호작용을 추가한다"는 게 무슨 뜻인가요? 설계 중에는 항을 추가할 수 없습니다. 나중에 테이블 만들기를 클릭한 후 모델 적합 대화 상자에서 이러한 항을 추가했다는 의미라면 잠재적인 21개의 2요인 상호 작용 효과 중에서 이러한 11개의 항을 어떻게 선택했습니까? 초기 분석에 이러한 용어를 추가하는 이유는 무엇입니까?"
A: 예, "테이블 만들기를 클릭한 후 모형 적합 대화 상자에서 나중에 이 항을 추가"하고 상호 작용 명령 버튼을 클릭했습니다. 어떤 상호 작용을 사용할지 선택할 수 있는 옵션이 없었습니다. 상호 작용의 효과를 연구하고 싶지만 테이블 만들기를 클릭하기 전에 상호 작용을 추가하는 방법을 찾을 수 없습니다.
옵션 2:
DOE\Classical\Screening Design에서 요인 수준 및 유형을 선택한 후 JMP는 "부분 요인 설계 목록에서 선택" 또는 "주효과 선별 설계 구성"이라는 두 가지 옵션을 제공합니다. 나는 후자의 옵션을 사용했고 27번의 테스트를 수행하겠다고 지정했습니다. Make Table을 클릭한 후 상호작용을 추가했습니다.
DSD
"9개의 상호작용 용어를 추가할 수 있다는 게 무슨 뜻인가요? 예, 실행 횟수는 충분하지만 이 모델은 포화 상태가 됩니다. 21개 중 어떤 9개를 선택할지 어떻게 알 수 있나요?"
A: 이번에도 Make Table을 클릭한 후 상호작용을 클릭했는데, 어떤 상호작용을 사용할지 선택할 수 없었습니다.
예, 실행 횟수를 변경할 수 있으며 상한선이 있다는 것을 방금 확인했습니다.
"예, 요인 수준을 변경할 수 있습니다. 이러한 변경으로 인해 결과 디자인의 성능이 크게 저하될 수 있습니다. 가장 좋은 방법은 요인 열을 선택한 다음 열 > 코딩변경을 선택하는 것입니다.
A: DSD는 3단계 연속 변수를 사용합니다. Make Design 전에 각 요소에 대해 낮은 값과 높은 값을 지정할 수 있습니다. 그 후 JMP는 자동으로 평균값을 중간값으로 맞춥니다. 실제 샘플의 중간 값이 다른 경우 테이블 만들기를 클릭한 후 수동으로 변경해야 합니다. 이게 문제가 될까요?
예, 맞춤 디자인은 매우 다양합니다. 2차 상호작용과 2차 항을 추가할 수 있습니다. 그러나 JMP 선별 설계(SSD 또는 DSD)에서는 주요 요인 외에 항을 추가하는 것이 지원되지 않는 것 같습니다. 그 이유를 명확히 하고 설명해주세요.
감사해요,
남자
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.우선, 귀하의 일반적인 접근 방식에 대해 말씀드리고 싶습니다. 우리 강하게 옹호하다 원칙 Box, Hunter, Hunter가 처음으로 지지한 순차적 실험입니다. 그러나 이 전략이 항상 적용되는 것은 아닙니다. 특히 선별검사가 항상 필요한 것은 아닙니다. 또한 스크리닝 디자인은 다음과 같습니다. 능력이 없다 스크리닝의 가정이 다음과 같다면 유효하지 . 또한, 방법 순차적 실험은 끊임없이 진화하고 있습니다. 오늘날 여러분은 강력하지만 융통성이 없는 DSD와 가장 강력하고 유연한 맞춤형 디자인 방법을 보유하고 있습니다. 즉, 이러한 새로운 방법은 이 전략 내에서 사용하는 전술을 변경합니다.이제 구체적인 질문에 대해 말씀드리겠습니다.
SSD
"SSD"가 무슨 뜻인지는 모르겠지만 부분 계승 또는 Plackett-Burnam 설계라고 가정합니다.
옵션 1 :
- 그렇다면 직교 배열을 사용하고 있습니까? L27 디자인은 OA가 아닌 PB 디자인입니다.
- 이러한 OA 디자인은 특히 주효과 전용 모델 그리고 시스템. 반응에 몇 가지 상호 작용 효과가 있어도 분석이 크게 손상될 수 있습니다. 이러한 경우가 의심된다면 OA를 사용하지 마십시오.
- 실제로 PB 디자인이라면 큰 효과를 추정할 가능성이 높습니다. 혼란스러운 부분이 거의 없으며 추정치의 상관 관계는 일반적으로 추정이 가능할 만큼 작습니다.
- "11쌍의 2차 상호작용을 추가한다"는 것은 무엇을 의미합니까? 설계 중에는 항을 추가할 수 없습니다. 나중에 테이블 만들기를 클릭한 후 모델 적합 대화 상자에서 이러한 항을 추가했다는 의미라면 잠재적인 21개의 2요인 상호 작용 효과 중에서 이러한 11개의 항을 어떻게 선택했습니까? 초기 분석에 이러한 용어를 추가하는 이유는 무엇입니까?
옵션 2 :
- 이 옵션에 대한 귀하의 설명을 전혀 이해하지 못합니다.
DSD
- 9개의 상호작용 용어를 추가할 수 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 예, 실행 횟수는 충분하지만 이 모델은 포화 상태가 됩니다. 21개 중 어떤 9개를 선택할지 어떻게 알 수 있나요?
- 예, 요인 수준을 변경할 수 있습니다.이러한 변경으로 인해 결과 설계의 성능이 크게 저하될 수 있습니다. . 가장 좋은 방법은 요인 열을 선택한 다음 콜스 > 녹음 .
- 디자인을 커밋하기 전에 디자인 플랫폼에서 실행 횟수를 변경할 수 있습니다. 테이블 만들기 . 최소 실행 횟수에 4회 이상을 추가하는 것이 좋습니다. 요인 수가 홀수(7)일 때 DSD의 최소 런 수는 2k+3 = 2(7)+3 = 17입니다. 기본 추가 런 수는 4개이므로 설계는 21개 런이 됩니다.
시간을 내어 알고 싶은 내용, 수행한 작업, 결과에 대해 얻은 내용을 주의 깊게 설명하시기 바랍니다. 이러한 빠르고 간결한 진술은 비밀스럽고 귀하가 필요한 모든 도움을 받기 전에 설명과 전체 공개를 위해 많은 교환을 유발합니다.
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.안녕 @마크_베일리
답변해 주셔서 감사합니다. 저는 7가지 제어 요소를 사용하여 기계 시스템을 최적화하고 싶습니다. 각 요소는 세 가지 수준을 가질 수 있습니다. DOE의 초기 단계에서는 1차 선별, 2차 특성화, 3차 어느 정도의 최적화를 달성하고 싶습니다. 이 단계에서는 약 30번의 테스트를 실행할 여유가 있습니다.
다음과 같이 여러 디자인을 테스트했습니다.
3단계 개별 숫자 변수를 사용하는 SSD(Classical\Screen 아래):
- 옵션 1: JMP에서 L27 OA를 제공합니다. 주요 요인과 2차 및 3차 상호작용 간의 상관관계를 JMP Color Map을 통해 분석했습니다. 또한 11쌍의 2차 상호작용을 추가할 수 있었습니다.
- 옵션 2: 27개의 실험 테스트 주요 요인을 수동으로 선택하고 2차 상호작용을 추가합니다(JMP에서는 19개 쌍 허용).
연속변수를 이용한 DSD
- JMP는 21개 실행 설계를 생성하고 9쌍의 2차 상호 작용을 추가할 수 있게 했습니다.
- 귀하의 메시지를 토대로 각 요인 수준을 검정 표본 값으로 대체할 수 있다고 가정합니다. 오른쪽? 요인 수준을 하나씩 수동으로 변경하는 대신 이를 수행하는 효율적인 방법은 무엇입니까?
- SSD와 비교하기 위해 테스트 실행 횟수를 21번에서 27번으로 변경할 수 있나요?
감사해요,
남자
Re: 최종 화면 디자인에서 요인 수준에 값을 할당합니다.이 실험의 목적은 무엇입니까? DSD는 다른 어떤 디자인보다 더 적합합니까? 어떤 점에서?
귀하의 사례가 선별 가정을 충족할 경우 DSD는 다른 선별 설계와 마찬가지로 성공할 가능성이 높습니다. 이러한 가정은 효과 희소성 , 효과 계층 , 그리고 영향 유전 . 그렇지 않으면 아마도 성공하지 못할 것입니다.
귀하의 특정 질문에 대한 답변은 두 가지입니다.
- 모든 설계에서 요인 수준을 수동으로 변경할 수 있습니다. 회귀 분석은 주어진 모델에 대한 최적의 설계만큼 지원되지 않을 수도 있지만 작동할 가능성이 높습니다. 효과가 크다면 여전히 효과를 찾아야 합니다.
- DSD 레벨을 변경할 수 없으며 DSD처럼 작동할 것으로 기대할 수 없습니다. 상관관계를 도입하고 새로운 분석이 의존하는 접이식 쌍 구조를 깨뜨릴 것입니다. 회귀 분석을 계속 사용할 수 있지만 DSD와 같은 경제적인 설계에서는 여유 데이터가 많지 않으므로 레벨 변경은 대규모 설계보다 더 뚜렷한 효과를 갖습니다.
DOE > 설계 진단 > 설계 평가를 선택하여 레벨 변경의 영향을 조사합니다. 시작 대화 상자를 살펴본 다음 자세한 내용은 설계 진단 개요를 살펴보세요. 이 정보를 원본 DSD의 정보와 비교하십시오.
또한 요인 수준을 변경하기 전과 후의 반응을 시뮬레이션하고 회귀 분석을 통해 분석을 비교할 수 있습니다.
