DOE 요인의 임의성나는 모든 요소가 연속 된 3 요소 실험을 설계하고 있습니다. 응답을 예측하는 데 가장 중요한 요소 중 하나 인 경우 수준 값을 설정할 수 없습니다. 대신 원하는 수준에 "가까운"값 샘플을 선택해야합니다. 주어진 수준의이 요소에 대해 나는 실제 값을 레벨의 범위의 약 5 % 이내로 제한 할 수 있어야합니다. 그것이 "설정"이라고 생각하기에 충분히 가깝거나 (설계 또는 분석에서) 무작위성을 설명해야합니까? 후자라면, 어떻게? 요인이 무작위 대 집합으로 간주 될 수있는 경우에 대한 일반적인 지침이 있습니까? 이게 뭐야? 면밀히 살펴보면 모든 실제 요소 설정에는 임의성의 일부가 포함됩니다.
감사
제목 : DOE 요인의 임의성아, 좋은 생각인데. 감사. 내가 왜 그렇게 생각하지 않았어?
제목 : DOE 요인의 임의성귀하의 상황에서 실험을 실행할 때 대상 요소 설정에 약간의 소음이 있다는 것은 중요하지 않습니다. 요인 설정에서의 변화의 영향을 확인하는 한 가지 방법은 JMP에서 디자인 평가 도구를 사용하는 것입니다.
예를 들어, Custom Design에서 3 팩터 디자인을 생성 한 다음 팩터 설정 중 하나를 수정하여 팩터 설정 주위에 +/- 5 % 균일 랜덤 노이즈를 갖도록했습니다. 여기에 두 가지 디자인이 있습니다.
이 두 디자인의 디자인 비교는 통계적 특성에 관한 한 실제로는 동일하다는 것을 보여줍니다.
제목 : DOE 요인의 임의성마크, 응답 해 주셔서 감사합니다. 나는 내 질문에 잘 대답하지 않았다고 생각한다. 예를 들어, 대량 저항과 같은 실험 장치의 특성 인 요소가 있습니다. 정확히 동일한 체적 저항률을 가진 여러 실험 단위를 갖는 것은 사실상 불가능합니다. 그러나 "높은"벌크 저항성을 가진 실험 단위 샘플과 "낮은"벌크 저항력을 가진 샘플을 수집 할 수 있습니다. 벌크 저항 계수의 한 레벨 내 범위는 "높음"과 "낮음"의 차이의 약 5 %입니다.
실행을 랜덤 화하고 실행 사이의 벌크 저항성을 변경하는 것은 쉽지만 정확히 동일한 벌크 저항성을 갖는 여러 샘플을 얻는 것은 사실상 불가능합니다.
제목 : DOE 요인의 임의성귀하의 질문에 아마도 두 가지 문제가 있다고 생각하지만 확신 할 수 없습니다.
설계된 실험에서 임의성은 실행을 생성하는 것과 관련이 있습니다.
- 치료 (조건)와 실험 단위를 무작위로 선택합니다.
- 각 실행 전에 모든 요인 설정을 재설정합니다.
네가 변경하기가 어렵다. 요인을 매번 재설정하기가 어렵거나 불가능한 경우 사용자 정의 설계에서 요인 (변경)을 지정할 때 그 사실을 나타내야합니다. 이 변경으로 인해 분할 플롯 실험 .
반면에 원하는 요인 설정을 수행하는 데 필요한 제어 권한이 없을 수 있습니다. 이 경우 실제 요인 레벨이 원래 설계 값을 대체하도록 데이터 테이블을 간단히 업데이트하십시오.
