DOE-기호화 된 요인의 모델링 유형은 무엇입니까?안녕하세요,
DOE를 설계 할 때 요인의 모델링 유형에 대한 질문이 있습니다.
실험에 사용될 요소의 실제 값은 수많은 데이터이지만 사용자가 일부 특정 값만 선택할 수 있도록 표시됩니다.
인수 (x)의 기호 값은 0 ~ 16입니다. (정수) 그러나 실제 값은 지수 함수로 감소합니다. (1 / e ^ x)
요인에 기호화 된 값을 사용하는 경우 어떤 유형의 모델링을 선택해야합니까? 연속적이거나 이산 적이거나 범주 적인가?
Re : DOE-기호화 된 요소의 모델링 유형은 무엇입니까?답변을 모르지만 다음은 답변을 찾는 데 도움이되는 몇 가지 고려 사항입니다.
이 요소의 효과를 어떻게 모델링 할 것입니까? 선형 또는 비선형 응답을 생성합니까? 다른 요인들과 상호 작용합니까?
몇 레벨이 필요합니까? 지정된 모델에 대한 최적의 레벨을 원하십니까? 또는 레벨을 직접 지정 하시겠습니까?
Continuous factor 유형을 일반적으로 사용하고 JMP가 모델 매개 변수를 추정하기위한 최적의 수준을 결정하도록합니다. 요인 수준을 지정하고 연속 요인을 모델링해야하는 경우 불연속 숫자 요인 유형을 사용합니다. 범주 형 요인 유형도 가능하지만 간단한 설명을 바탕으로 좋은 선택이 아닌 것 같습니다.
"기호화"라는 용어의 의미를 이해하지 못하므로 수행하려는 작업이 잘못되었을 수 있습니다. 따라서 요인 수준은 왕복 지수 함수의 힘입니까? 요인이 기하 급수적으로 변하는 경우 선형 회귀 모형을 위해 p- 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
Re : DOE-기호화 된 요소의 모델링 유형은 무엇입니까?기여한 사람들에게 질문을 추가하겠습니다. mark :
1. 의사 소통과 결과 관점의 해석에서, 변환 된 가치는 의사 결정이나 설명 적 통찰을 위해 모델의 실제 사용에 혼란을 야기하거나 물을 혼란스럽게 만들 것인가? 모든 JMP 시각화에서 x 및 y 축 값으로 모델링하는 데 사용 된 원시 데이터 테이블에 포함 된 값을 사용하는 경우가 많지만 이러한 값이 의미가 없거나 메시지를 숨기면 어떻게 생각하는지 생각할 수 있습니다. 이러한 시각화를 만들어 다른 사람들과 공유하십시오. 해결 방법을 생각할 수 있지만 상황에 따라 다르며 일반화하기가 어렵습니다.
동의합니다 mark 지금까지 공유 한 내용을 토대로 변환 된 값을 연속적으로 계속 처리하는 것이 분석을 시작하는 지점이라고 생각합니다.
