DOE 평가에서 내부 실행 응답 추정 편차를 어떻게 설명 할 것인가?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 배치로 부품을 생산하는 공정에 대한 실험을 계획하고있다.
제가 2 개 요소, 2 개 레벨 전체 계승을 가지고 있다고 가정 해 봅시다. 4 가지 조건 실행 중 하나에서 각 부분의 배치가 생성됩니다.
각 실행에 대한 평균 응답을 결정하기 위해 평균 및 SD를 결정하기 위해 테스트를 위해 일괄 처리에서 N 개의 부분을 무작위로 선택합니다.
내 평균 응답 값은 효과를 평가하는 데 사용되지만 테스트 샘플 크기 N의 SD (또는 분산)가 효과의 전반적인 평가에 어떻게 반영됩니까? 즉 예측 분산에 어떤 영향을 줍니까? JMP에서 Evaluate Design 플랫폼으로 이것이 어떻게 작동되는지는 분명하지 않습니다.
이 특정 인스턴스 기대치는 분산이 디자인 영역에 걸쳐 상대적으로 일정하며 예측하기에 앞서 가능하다는 점에 유의하십시오. 개별 부품 테스트는 파괴적입니다.
Re : DOE 평가에서 내부 실행 응답 추정 분산을 어떻게 설명합니까?LouV에게 감사드립니다. 나는 SD를 응답으로 사용할 수 있다는 것을 알았지 만 그 요인들이 주로 평균 응답에 영향을 미칠 것이며 SD는 대략 고정되어있을 것이라는 사전 지식을 가지고 있습니다. 내가하려는 것은 개별 실행 수단을 추정하기위한 테스트 샘플 크기 (예산과 링크 됨)가 모델의 예측 분산에 어떻게 영향을 미치는지를 결정하는 것입니다.
Re : DOE 평가에서 내부 실행 응답 추정 분산을 어떻게 설명합니까?표준 편차를 응답 열로 캡처하여 평균을 최소화 할뿐만 아니라 평균을 최소화 할 수 있습니다.
