고객은 JMP 외에 MODDE도 있습니다. 여기에는 "복제 공차"라는 것이 있는데, 이는 실행이 복제로 보이는 시점을 Modde가 감지 할 수있게합니다.
∎ 복제 공차-복제 공차 [0 .. 0.20]는 MODDE가 실험을 복제로 간주 할 수 있는지 여부를 결정할 때 사용되는 숫자입니다. 기본값은 0.1, 즉 각 요인에 대한 범위의 10 %입니다. "
JMP와 비슷한 것이 있습니까? 설정할 수 있습니까?
JMP 10이 포함 된 JMP에서 개별 실행 복제가 추가되었지만 JMP의 DOE에 대해 이야기 할 때 아직 "복제 허용 오차"가 들리지 않습니다. 고마워요 
안녕 필,
나는 이제 Modde 기술 자료와 문서를 자세히 살펴 보았습니다 (처음에 내가 그 말을 잃어 버렸고 다른 사람들이 알 것이라고 생각했기 때문에).
Modde는 전체 디자인 만 복제하는 것 같습니다. 또한 복제 플롯에 복제에 대한 분석이 있습니다.
도표는 미가공 데이터에 대한 빠른 개요를 제공하기 위해 모든 실험에 대한 결과의 변화를 보여줍니다. 반응 값 (녹색 및 파란색 점)은 반응에 대한 변동을 표시하는 실험 실행에 대해 표시됩니다. 뒤로 젖히다 d 실험. 이상적인 결과는 반복 실험의 변동성이 전체 변동보다 훨씬 작다는 것입니다. 다른 실험에서 크게 벗어난 실험을 확인해야합니다. 실험은 제외하지 않는 것이 좋습니다. 한 번만 확인하면 제외를 사용하여 실험에서 실패한 실험을 제외 할 수 있습니다.
실험.
뒤로 젖히다 d 실험 : MODDE는 워크 시트에있는 모든 요소 (포함 및 제외)의 행을 확인합니다. 뒤로 젖히다 에스. 동일한 요인 값을 더하거나 뺀 값을 가진 워크 시트의 행 뒤로 젖히다 공차가 고려됩니다 뒤로 젖히다 에스. 기본 뒤로 젖히다 허용 오차는 0.1 (10 %)입니다. 당신은 변경할 수 있습니다 파일 탭의 MODDE 옵션에서 공차를 복제합니다. MODDE 쇼 뒤로 젖히다 d 동일한 r에서 파란색 (기본) 점으로 실험 중복 색인.
예를 들어 Replicates 플롯을 제외 할 때 특이 치를 식별하는 데 사용됩니다 (예 : 잘못된 데이터 입력, 잘못 수행 된 실험, 결과가 틀리거나 실험이 모델에 적합하지 않음).
이것은 색상 코딩과 우리가 가진 탐색 도구를 사용하여 JMP에서도 쉽게 수행 할 수 있습니다.
그래서 Phil에게 물었다.
추신 : 분석을보다 구체적으로하기 위해 :
반복 실험이 탐지되면 분산 분석, 적합 부족 및 적합 요약이 변경됩니다.
* 테스트에서 감도가 너무 높거나 복제가 매우 우수하여 매우 우수한 모델에서 모델 유효성이 낮을 수 있습니다.
* 재현성 (전체 변동성과 비교 한 반복 실험의 변동)도 확인합니다.
* 분산 분석 :
만일 거기에 뒤로 젖히다 d 관측에 따르면, 잔차 제곱합은 순수 오차와 적합 부족으로 더 분할됩니다. 적합도 검정은 MS (평균 제곱) 적합 부족을 MS (평균 제곱) 순수 오류와 비교하여 수행됩니다.
* 피트 부족
SD-pe (순수 오류) : 뒤로 젖히다 d 자유도 및 Y와 동일한 단위로 조정 된 실험 (관측). 이것은 MS (평균 제곱) 순수 오차의 제곱근입니다.
이것이 Modde 및 복제 허용 오차에 대한 향후 질문에 도움이 되길 바랍니다.
