DOE 모델 분석여보세요,
나는 DOE를 생각해 내고 실험을했고 디자인 공간 안에서 예측하고 싶습니다.
그러나 샘플을 분석하고 JMP에 넣은 후에는 데이터가 정상적으로 분포되어 있지 않습니다. 내 질문은 실제 예측 된 r2 값이 실제로 높다고하더라도 정규 분포 데이터가 없으면 모델 건물을 계속 유지할 수 있습니까?
개인적으로 나는 r2 값으로 인해 여전히 실행 가능한 모델이라고 생각합니다. 또한 이것은 후속 DOE이므로 설계의 넓은 공간을 다루는 데이터와 이전 데이터 세트가 정규 분포 데이터를 가지고 있음을 의미합니다.
첫 번째 DOE에서는 선호 조건이 무엇인지 알고 싶었지만 두 번째 DOE (첨부 파일)에서는 설계 공간을 조사하고 가능한 한 원하는 조건을 생성하기를 원했기 때문에 데이터가 왜곡 된 것처럼 보였습니다.
또한, 제 1 차 및 2 차 DOE (다른 설계)에 참여할 수 있습니까? 1 차 DOE는 분수 계 수식이고, 2 차 DOE는 RSM입니다.
일반적으로 저는 전문가에게 그들이 무엇을 생각하는지 물어보고 싶었고 모델을 더 향상시키기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
미리 감사드립니다.
다시 : DOE 모델 분석비정상적인 데이터에 대해 우려하는 경우 구체적으로 원시 응답 데이터의 분포를 언급하고 있습니까? 그렇다면 처음에는 걱정할 필요가 없습니다. 설계된 실험에 대해 생각해보십시오 ... 당신은 거의 항상 특정 조합에서 의도적으로 변경 한 요인의 결과 인 응답을 이끌어 내고자 의도적으로 이러한 조합에 응답이 어떻게 작용 하는지를 보여주는 방식으로 특정 수준에서 시도합니다.
솔직하게 말하면, 원시 응답 데이터가 정상적으로 배포된다면 ... 의심 스러울 것입니다. 다른 말로하면 ... 소음 이상으로 신호가 들리지 않을 수도 있습니다. 잔류 물과 같은 다른 DOE 결과의 정규성 다른 이야기입니다 ... 또는 일반 최소 자승 회귀의 안정적인 수학을 실용적으로 만드는 오류 가정의 정상 성을 가정하지 않으려는 경우 ... 또 다른 이야기입니다. 하지만 원시 반응 데이터는 ... 진행됩니다.
다시 : DOE 모델 분석귀하가 제공 한 정보에 기초하여 자세한 조언을하는 것은 불가능합니다. 나는 DoE 메뉴에 Augment Design 옵션을 언급 할 것이다. 분수 계승의 결과 표에서 시작하여 JMP에게 포인트를 추가하여 RSM으로 전환하도록 요청할 수 있습니다. 실험 예산을 지정할 수 있으며 JMP는 많은 실험을 통해 목표를 달성 할 수있는 최적의 포인트를 제안합니다.
최소한의 숫자만으로는 충분하지 않으므로 실험의 두 블록을 사용하여 결과에 편향을 줄 수있는 방법 (체계적 변화)을 고려해야합니다.
