결과를 해석 한 후 D Optimal Custom Design에 다른 입력 계수를 추가 할 수 있습니까?안녕하세요 여러분
5 가지 입력 요소, 사용자 정의 디자인 : D- 최적, 28 런을 가진 RSM 방법론을 사용하여 연구를 수행했으며 결과를 해석하는 동안 6 번째 요소를 포함하는 것이 좋을 것임을 깨달았습니다. 이 단계에서 디자인을 "증강"할 수 있습니까? 추가 런을 어떻게 디자인 할 수 있습니까? 비슷한 경험이 있다면 당신의 의견을 듣는 것이 좋습니다. 감사
Re : 결과를 해석 한 후 D Optimal Custom Design에 다른 입력 계수를 추가 할 수 있습니까?최초 28 회 실행 중 6 번째 요인의 수준을 측정 했습니까? 그렇다면, 기능 보강 전에 모델에 포함 시키십시오. 적절한 열 속성을 먼저 추가하십시오.
최초 28 번의 달리기 동안 6 번은 일정하게 유지 되었습니까? 레벨이 알려져 있습니까? 디자인을 기능 보강하기 전에이 데이터 열을 작성해야합니다. 그런 다음 DOE> 기능 보강 설계를 선택하고 평소대로 진행하십시오. 요인 범위를 조정해야 할 수 있으며 모델을 수정해야합니다.
Re : 결과를 해석 한 후 D Optimal Custom Design에 다른 입력 계수를 추가 할 수 있습니까?Mark가 언급했듯이 이전 실행에서이 매개 변수에 대한 사전 정보가있는 경우 중요합니다. 이 매개 변수를 추가 변수로 측정 한 경우 모델이 해당 영향에 대해 이미 알려줄 수 있습니다. 그것이 일정하다면, 이것은 많지 않지만 여전히 약간의 정보입니다.
측정하지 않았거나 이전 28 회 실행 동안의 레벨에 대한 정보가없는 경우,이 6 번째 매개 변수의 주요 효과, 2 단계 상호 작용 효과를 이전 5 개, 이차 효과는 그 영향을 완전히 이해합니다. (물론 더 적은 런을 갖는 것은 항상 에러를 추정 할 수있게합니다).
선행 특정 상호 작용 또는 2 차 효과가 발생할 수 없음을 알고있는 경우 모델을 조정하여 필요한 런 수를 줄일 수 있습니다.
요약하면, 이전 28 회 실행에 대한 정보가 이미있는 경우 간격을 채우기 위해 몇 개만 더 필요할 수 있습니다. 아는 경우이 매개 변수가 추가하는 각 추가 모델 효과에 대해 하나 이상의 추가 실행이 필요합니다.
Re : 결과를 해석 한 후 D Optimal Custom Design에 다른 입력 계수를 추가 할 수 있습니까?안녕 Mark, 6 번째 요인은 28 번의 런아웃 내내 일정하게 유지되었으며 레벨은 알려져 있습니다. 귀하의 답변에 감사드립니다, 나는 거기서 시작하여 Augment Design을 탐색 할 것입니다Re : 결과를 해석 한 후 D Optimal Custom Design에 다른 입력 계수를 추가 할 수 있습니까?안녕하세요 마틴, 지난 28 회 실행의 요인 수준에 대한 정보가 이미 있으므로 좋은 소식입니다. 간격을 메우는 축소 버전을 들으면 기쁘다. 지원해 주셔서 감사합니다
