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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 JMP의 Custom Designer를 사용하여 스크리닝 디자인을 생성하는 방법을 보여줍니다. 5가지 요소를 사용하여 Heck 반응 시나리오에 대한 최적의 스크리닝 설계를 생성합니다.
먼저 DOE 메뉴에서 Custom Design을 선택합니다.
Yield에 대한 응답을 변경합니다.
5개의 연속 2-수준 요인이 있습니다. 요인 및 각 요인의 수준은 Heck Reaction Factors.jmp 파일에 저장됩니다. 요인과 요인 수준을 개별적으로 입력하는 대신 빨간색 삼각형을 클릭하고 하중 요인을 선택합니다.
이렇게 하면 요인과 요인 수준이 요인 개요에 로드됩니다.
다음 단계는 추정하려는 모델을 지정하는 것입니다.
모든 양방향 상호작용을 추정한다고 가정합니다. 이를 위해 Interactions, 2를 선택합니다. nd 모델 개요에서 모든 양방향 상호 작용이 자동으로 모델에 추가됩니다.
모든 양방향 상호 작용이 모델에 추가되었음을 알 수 있습니다.
필요한 최소 실행 수는 16이고 기본값은 20입니다.
모든 양방향 상호작용을 추정할 필요가 없다면 어떨까요? 예를 들어, 우리는 이전 데이터 또는 주제 지식을 기반으로 아세트산 나트륨이 다른 요소와 상호 작용할 수 없다는 것을 알 수 있습니다.
이러한 상호 작용을 클릭한 다음 용어 제거를 클릭할 수 있습니다.
각 상호 작용을 제거하면 실행 수가 업데이트됩니다. Sodium Acetate와의 네 가지 상호 작용을 모두 제거한 후 필요한 최소 실행 횟수는 12이고 기본값은 16입니다.
사용 가능한 몇 가지 다른 옵션을 살펴보겠습니다.
실험을 설계할 때 몇 가지 제약 조건이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 요인 설정의 특정 조합을 실행하지 못할 수 있습니다. 요인 제약 조건 정의 아래의 옵션을 사용하여 이러한 제약 조건을 지정할 수 있습니다.
우리는 여기에서 이것을 하지 않을 것입니다.
빨간색 삼각형 아래에는 많은 옵션이 있습니다. 최적의 기준을 살펴보겠습니다.
설계에 대한 기본 최적성 기준은 권장 사항입니다. JMP는 이 설계를 생성할 때 D-최적 설계를 생성합니다. D-Optimal 디자인은 중요한 효과를 식별하고 정확하게 추정하는 것이 목표인 스크리닝 실험에 자주 사용됩니다.
다양한 최적성 기준에 대한 정보는 jmp.com/help에서 Optimality Criteria를 검색하십시오.
이 디자인을 만들어 보겠습니다.
이렇게 하려면 디자인 만들기를 클릭합니다.
생성된 디자인을 볼 수 있습니다. 주효과와 2차 교호작용만 있으므로 각 요인은 두 수준에 있습니다. 똑같이 좋은 설계가 많이 있으므로 이 실험을 설계하면 설계가 약간 다를 수 있습니다.
이 디자인을 평가하기 위한 디자인 평가 아래에 많은 옵션이 있습니다.
계속해서 테이블 만들기를 클릭하여 이 디자인 테이블을 생성하겠습니다.
이것은 16-run D-Optimal 디자인임을 알 수 있습니다.
이 설계를 사용하면 5개의 주효과와 6개의 이원 효과를 추정할 수 있습니다.
