이산형 숫자 요소 좋은 선택인가요?3가지 설정에 4가지 요소가 있습니다.
시간- 5, 10, 20
물 - 100, 200, 300
속도 1- 2500, 3000, 4000
속도 2 - 5000, 6000, 7000
내 반응은 점도이며 어떤 설정에서 원하는 점도를 얻을 수 있는지 알아 내려고 노력하고 있습니다. 디자인을 구성하려고 합니다. 각 요인에 대해 3가지 설정이 있으므로 이산 수치 요인을 사용하려고 생각했지만 JMP 문서에서 "이산 수치 요인의 모든 수준이 설계에 나타나는 것은 아닙니다. 표시되는 수준은 모델 개요의 사양에 따라 결정됩니다.
모든 레벨을 달성하기 위해 특별히 해야 할 일이 있나요? 이 질문에 대답할 수 있는 이산형 수치 요인 이외의 다른 유형의 요인이 있습니까?
Re: 이산형 숫자 요소가 좋은 선택인가요?@마크_베일리 예 기본 실행 횟수는 최대값이 아닙니다. 미안합니다.
예, 범주형에서는 실행 횟수가 높을 것이라는 점을 이해합니다.
토론해 주셔서 감사합니다. 저의 주요 질문은 제가 알지 못하는 이 디자인에 대한 다른 유형이나 방법이 있는지 확인하는 것이었습니다. 감사합니다
Re: 이산형 숫자 요소가 좋은 선택인가요?명확히 하자면, JMP는 최대 실행 횟수를 제안하지 않습니다. JMP는 몇 가지 간단한 경험적 방법을 기반으로 기본 실행 횟수를 제공합니다. 전력 분석과 같은 평가 정보를 기반으로 다른 숫자를 자유롭게 선택하십시오.
합격 및 불합격 점도를 생성하기 위한 수준을 선택하는 전문가에 대한 답변을 다시 말씀드리겠습니다. 계수 범위에 대한 점도 변화는 점도의 표준 편차보다 3~4배 더 큽니다. 그게 사실인가요?
예, 모든 요인에 대해 이산형 숫자 요인 유형 대신 범주형 요인 유형을 사용한다는 의미입니다. 교호작용을 추정할 수 있지만 실행 횟수가 훨씬 더 많아 실용적이지 않을 가능성이 높습니다.
이 설계의 사양으로 인해 상관관계는 불가피합니다. 반면 최악의 상관관계는 약 1/3이므로 여전히 이러한 매개변수를 추정할 수 있으며 효과가 표준 편차보다 훨씬 큰 경우 합리적으로 높은 검정력을 사용할 수 있습니다.
지금까지 여기에 제공된 정보를 바탕으로 볼 때 이 디자인은 좋은 선택인 것 같습니다.
알림: JMP 커뮤니티에 도움을 요청해주셔서 기쁩니다! 우리는 최선을 다할 것이다. 하지만 저는 현실적인 기대치를 설정하고 싶습니다. 이 영역은 컨설팅이나 교육을 제공하기 위한 영역이 아닙니다. 특정 문제나 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 실험 설계에 더 광범위한 도움이 필요한 경우 다른 리소스를 알려드릴 수 있습니다.
Re: 이산형 숫자 요소가 좋은 선택인가요?@마크_베일리 당신의 답변에 감사드립니다.
실행 횟수에는 JMP에서 제안한 최대 횟수를 사용했습니다.
이 수준은 전문가가 결정했으며 합격 및 불합격 결과를 모두 살펴보기 위해 이 수준을 선택했습니다. 범주형 요인을 사용할 수 있다고 말씀하셨는데, 범주형을 사용하는 이산형 숫자 대신 모든 범주형 요인을 의미합니까? 이전에 범주형을 사용해 보았지만 이를 사용하면 상호 작용을 볼 수 없습니다.
예, 상호 작용도 살펴보았는데 최대 실행 횟수를 통해 상관 관계 맵의 요인 간에 많은 상관 관계를 볼 수 있습니다. 첨부된 내용은 이산적인 숫자 요소를 사용하고 JMP에서 제안하는 최대 실행 횟수와 함께 2차 상호 작용을 살펴보는 설계입니다.
Re: 이산형 숫자 요소가 좋은 선택인가요?사용자 정의 설계 알고리즘은 수준 수와 모형에 나타나는 항 사이에 일관성이 있어야 합니다. 예를 들어, 4개 수준의 이산형 숫자 요인을 추가하면 맞춤 설계에서는 F, F^2 및 F^3을 모델에 추가합니다. 그러나 마지막 두 항의 추정 가능성은 자동으로 '가능한 경우'로 변경되어야 합니다. 하지만 이러한 매개변수를 확실하게 추정하려면 추정성을 '필요'로 변경할 수 있습니다.
수준 및 처리의 모양에 대한 또 다른 영향은 실행 횟수입니다. 선택 사항이 추정해야 하는 항에 따라 결정되는 최소 실행 수에 가까운 경우에는 많은 처리가 표시되지 않습니다.
이러한 수준은 사람에 의해 결정됩니까, 아니면 장비에 의해 결정됩니까? 예를 들어, 이러한 속도는 전문가가 생각하는 수준입니까, 아니면 장비에서 유일하게 가능한 설정입니까? 점도를 최적화하기 위해 모델을 보간하는 대신 관찰된 조합에서 '승자를 선택'하려는 것 같습니다(그러나 틀릴 수도 있음). 이 경우 범주형 요인을 대신 사용할 수도 있습니다.
나는 당신이 이러한 요소들과 흥미로운 상호작용을 가지고 있다고 확신합니다.
