일반 교육청 논쟁 : 복제 및 중심점안녕하세요
"가이드 라인에서 항상 복제본과 최소 2 개의 중심점을 추가해야하므로 복제 또는 중심점을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?"와 같은 질문을 자주받습니다. 당신도 그렇게 생각합니다.
그것에 어떻게 대답 / 논쟁합니까? 그들의 반응에 대한 당신의 경험은 무엇입니까 (그들은 단지 당신을 믿습니까?)? 복제 / 복제 / 중심 지점을 권장하는 상황
중심점과 관련하여 "모델 효과로 2 차 효과를 입력 한 경우 사용자 지정 디자인이이를 처리 할 것입니다 (물론 공정한 추정치를 얻을 수있는 런이있는 한, 예를 들어 전력 분석). 중심점을 추가하면 오차 추정치가 향상됩니다.
복제 된 런에 대해서는 예측 분산과 거의 동일합니다.
복제 된 런에 대해서는 사용자 지정 디자이너에서 복제 된 런을 사용하는 것처럼 전력이 적고 예측 분산이 높아집니다. 그러나 때로는 다른 실험 시점에서 동일한 실험 단위를 측정하고 싶을 때가 종종 있습니다 (모델링에서이를 처리해야하지만).
나는 이론적 부분뿐만 아니라 고객의 믿거 나 설득력있는 부분 모두에서 당신의 주장 / 경험을 듣고 기뻐합니다.
감사,
남자 이름
다시 : 일반 DOE 논쟁 : 복제 및 중심점남자 이름,
고객에게 센터 포인트를 사용해야하는지 또는 복제본을 추가해야하는지에 대한 일반적인 합의가 없다고 고객에게 말하고 결정하도록 남겨 두었습니다. 두 경우의 장단점에 대해 설명했습니다. 개인적으로, 중심점은 전체 RSM을 실행하지 않고 곡률을 테스트하는 데 사용할 수 있고, 모델의 부적합을 확인하는 데 사용될 수 있으며, 드리프트를 확인하기 위해 디자인 위에 간격을 둘 수 있기 때문에 중심점을 좋아합니다. 몇 가지 단점은 런을 추가하지만 계수 정밀도의 추정치를 향상시키지 않는다는 것입니다. 모든 ME, 2FI 및 2 차로 모델을 실행하지 않으려는 경우 DSD를 사용하면 곡률 가능성을보다 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 즉, 추가 실행을 비효율적으로 사용하는 것으로 볼 수 있습니다. 복제에 관해서는, 나는 대부분의 경우 비효율적 인 달리기를 사용하기 때문에 큰 팬이 아닙니다. 많은 사람들은 실험 계획법 (DOE)의 경우 실험적 오류가 복제 또는 의사 복제에 의해 추정 될 수 있음을 인식하지 못합니다 (즉, 효과가 모델에서 제거되고 디자인 공간이 어떤 방향으로 축소 된 경우). 예를 들어 한 요인이 3 요인 완전 요인에서 제거되면 복제 된 2 요인 설계가됩니다. 복제하지 않으면 두 가지 단점이 있습니다. 첫째, 성능이 낮고 복제가 복제본을 개선하는 가장 좋은 방법입니다 (복제되지 않은 포인트 추가). 둘째, 설계 공간에서 일정하지 않은 오차 분산을 설명하는 방법입니다. 그러나이 경우 더 큰 문제가 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다. 다른 사람들의 의견을 듣고 자합니다.
다시 : 일반 DOE 논쟁 : 복제 및 중심점Don의 훌륭한 포인트. 경영진 요약 : 나는 중심점의 열렬한 팬 이었지만 더 이상은 아니었다. 내가 그들을 옹호하는 유일한 시간은 내가 통제 유형 달리기를 원하고 중심점은 과학자가 좋은 지식을 가지고있는 지점입니다. 이러한 상황에서 중심점은 설계를 실행하기 전에 모든 것이 잘 진행되고 있는지 확인하는 역할을 할 수 있습니다. 이제는 더 이상 권장하지 않는 이유가 있습니다.
디자인의 균형을 유지하고 곡률을 확인할 수 있으며 순수한 오류를 얻는 메커니즘을 제공하므로 중심점에 대한 반대 의견이 없습니다. 그러나 이것은 오래된 접근법입니다. 이러한 상황의 대부분에 JMP가 제공하는 최신 기술이 있습니다. 따라서 고객이 사용하는 경우 문제가 없지만 전통에 의존하기보다는 디자인에 대한 새롭고 다양한 사고 방식을 지적하고 싶습니다.
곡률을 확인하십시오. 중심점없이이 작업을 수행 할 수 있습니다. 모형 창에 제곱 항을 추가하고 추정이 "가능한 경우"(베이지안 D- 최적 설계)인지 확인합니다. 런이 충분하면 중심점이없는 곡률을 확인할 수 있습니다. 실제로, 이것은 곡률에 대한 "체크 포인트"를 가장 잘 배치 할 수있게합니다. Don이 말했듯이 DSD는 종종 JMP가 제공하는 Bayesian D-Optimal에서 승리하기 시작하지만 많은 사람들이 DSD가 SCREENING이라는 것을 잊어 버립니다! 특히 대부분의 요인이 활성화 될 것으로 예상되는 경우 항상 적절한 것은 아닙니다. 따라서 베이지안 D- 최적을 옵션으로 갖는 것은 환상적입니다.
Don이 말했듯이 복제 / 순수 오류의 요점으로 중심점은 그다지 효율적이지 않습니다. 순수한 오류가 발생하도록하려면 원하는 복제 실행 횟수를 제공하고 JMP가 복제 할 최상의 지점을 결정하도록하는 것이 좋습니다. 중심이되어야한다는 마법은 없습니다. 예, 중심은 균형을 유지 (직교)하지만 목표가 모델 추정 및 예측 인 경우 작은 상관 관계는 괜찮습니다. 모델에서 최상의 추정 및 / 또는 예측을 얻습니다.
복제에 의한 힘 증대 : 물론 Don은 자신이 말한 것을 절대적으로 정확합니다. 중심점은 실제로 전력을 높이는 데별로 좋지 않습니다. 실제로 요인이 연속적인 경우 요인 범위를 넓혀서 검정력을 높일 수도 있습니다. 이것은 JMP가 복제 할 포인트를 선택하게하는 것으로 되돌아갑니다.
일정하지 않은 오류 분산을 설명하기위한 복제 : 중심점은 설계 공간의 중심에만 있기 때문에이를 수행하지 않습니다. Don이 말했듯이, 이것이 상황이라면 더 큰 걱정거리가 있습니다. 이것은 JMP가 그다지 도움이되지 않는 곳입니다. 최선의 방법은 전체 디자인을 복제하는 것입니다. 분산을 반응으로 넣고이를 위해 설계를 최적화 할 수도 있지만 JMP는 반응에 추정을 위해 복제가 필요하다는 것을 알지 못합니다.
다시 : 일반 DOE 논쟁 : 복제 및 중심점당신의 생각에 감사합니다. 나는 이것이 훌륭한 요약이라고 믿는다.
