맞춤형 설계에 의한 결과 평가여러분 안녕하세요!
이 주제에 대한 귀하의 도움을 부탁드립니다.
최근 5 매개 변수를 사용하여 JMP로 사용자 정의 디자인을 만들었습니다. 세 가지 출력 매개 변수의 결과를 기반으로 매개 변수 기본 효과와 비선형 성 및 매개 변수 상호 작용을 평가해야합니다.
이제 맞춤 디자인을 통해 결과를 평가하는 방법에 대해 제안하거나 직접 선택할 수 있습니다. 이 예제에서는 왼쪽 상단의 데이터 테이블에 저장된 JMP 제안과 두 번째 선택 항목을 모두 업로드했습니다. 내 의견으로는 두 가지 평가 방법에 모두 값이 좋지만 최적화 된 설정이 두 가지에 대해 약간 다르게 보이므로 올바른 평가를 어떻게 선택했는지 알려주십시오.
미리 감사드립니다!
수
martin
다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가최상의 모델을 선택하는 것이 항상 명확한 것은 아닙니다. 귀하는 소수의 일부만 활성화 될 가능성이 높은 많은 고차 항을 포함했습니다. JMP Pro 15의 Generalized Regression 플랫폼을 적응 형 LASSO 방법과 함께 사용하여 최소 AICc를 기준으로 용어를 선택했습니다. 다음은 적합 모델이 열 공식으로 저장된 예측 프로파일 러입니다.
피팅에 대한 스크립트와 검사를위한 모델 수식이있는 열이있는 데이터 테이블을 첨부했습니다.
다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가추가하기 만하면 좋은 모델을 확인할 수 있습니다. 원하는 결과를 생성해야하는 설정과 나쁜 결과를 생성하는 설정에 대한 예측을 확인하는 것이 좋습니다. 좋은 모델은 좋은 결과와 나쁜 결과를 예측할 수 있습니다.
다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가베일리 씨 정말 감사합니다!다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가여기서 출력 매개 변수에 대한 선호도 값을 설정하고 "1"의 선호도 수준에 도달 할 수 있는지 확인 하시겠습니까? 아니면 좋은 모델을 확인하는 다른 방법이 있습니까?다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가예측 프로파일 러는 공적 선택된 모델. 가장 바람직한 결과를 예측하는 설정을 찾고 바람직하지 않은 결과를 예측하는 설정을 찾는 데 사용하는 것이 좋습니다.
확인 중 이 모델에는 새로운 경험적 증거가 필요합니다. 두 설정 세트를 모두 사용하여 시스템 / 프로세스를 실행하고 평균 결과가 예측과 일치하는지 확인하십시오. 이것이 내가 아는 유일한 방법입니다.
다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가놓다 mark 'Eastman Kodak Company에서 재직하는 동안 함께 일했던 현명한 엔지니어를 인용 할 수있는 다른 방법으로 확인 추천을받을 것입니다. 그의 이름은 Dave Neimeyer입니다 ... 실패 메커니즘을 켜고 끄면 근본 원인을 이해할 수 없습니다. "
다시 : 사용자 정의 디자인으로 결과 평가그는 최고의 설정을 사용하여 하나 또는 두 개의 추가 실험을 실행하여 원하는 출력을 얻기 위해 최상의 설정을 확인할 수 있음을 의미한다고 생각합니다. 그런 다음 (프로파일 러를 사용하여) 잘못된 결과에 대한 설정을 찾고 이러한 (보통) 새로운 설정으로 한두 가지 실험을 수행하십시오.
좋은 설정과 나쁜 설정에 대한 실험이 각각의 설정에 대한 모델 결과와 각각 일치하는 경우, 예측 및 설명 모델이 좋은 것으로 판단 할 수 있습니다. 좋은 결과 나 나쁜 결과 만 예측할 수 있다면 모형은 한쪽의 좋은 결과 만 예측하는 경향이있을 수 있습니다. 드문 이벤트가 있고 전체 데이터를 사용하여 결과를 예측하는 경우에 종종 발생합니다. 이러한 희귀 한 이벤트는 예를 들어 좋지 않은 것으로 예측할 수 있습니다. 단지 모든 것이 좋다고 말하더라도 (이른바 나쁜 결과는 없음) 이러한 잘못을 예측하여 발생하는 오류가 희귀 성으로 인해 매우 작기 때문입니다. 많은 사람들이 함정에 빠지는 주제입니다. 이것이 도움이되기를 바랍니다.
