モデルの検証/検証親愛なるみんな、
DoE で生成された 20 個のデータからモデルを生成しました。
また、同じデザイン スペースで LHS を使用してデザインされた 20 の実行を並行して実行します。
LHS で得られた観測応答と DoE で得られた予測応答を比較したいと思います。
初期の DoE モデルを検証/検証するには、どのような手順をお勧めしますか?
同等性テストを使用しましたが、厳しいテストのように見えます (つまり、モデルはそのようなテストに合格するために高いパフォーマンスを発揮しているようです)。
私はJMP Proを持っていないことに注意してください。
どうもありがとう、
ヒューゴ
@マーティンデメル
Re: モデルの検証/検証ヒントをありがとう。 実際には違いがあります (ただし、すべてかなり小さな違いです)。Re: モデルの検証/検証LHS は、Latin Hypercube Sampling の状態であり、空間充填設計です。 DoE と同じ要因を使用して、この LHS 設計を設計しました。 提案をありがとう。Re: モデルの検証/検証興味深いのは、同じ因子について 2 つの DOE から得られたモデルに違いがあるとすれば、それは何ですか?
Re: モデルの検証/検証予測された応答と観測された応答との間の有意差については、一致したペアの t 検定を使用できます。 つまり、元のモデルを使用して、ラテン ハイパースクエア計画の各実行の応答を予測します。 データ テーブルは、この分析に 2 つのデータ列を使用します。 Matched Pairs 起動の Y ロールで予測および観察されたとおりに入力します。
Re: モデルの検証/検証「LHS」が何であるかは明確ではありません...しかし、結果の比較に関しては簡単に始めます。 「LHS」は、元のDOEの設計空間全体で予測を行うために使用された治療の組み合わせに対応する治療の組み合わせについて、同じ治療の組み合わせのある種の経験的調査であると思いますか? その場合、私は簡単に始めます。 おそらく、予測値と「LHS」値の差のヒストグラムです。 次に、予測値と LHS 値の散布図 (Graph Builder または Fit Y by X) を、一方の軸に予測値、もう一方の軸に LHS を示します。
