증강 설계에 레벨 추가안녕, 나 채택하고 싶습니다 한 기존 디자인. 현재 설계에는 두 가지 수준의 네 가지 요인이 있습니다. 지금 나 두 요인에 적어도 하나 또는 두 개의 수준을 추가하고 싶습니다.
증강 설계를 사용할 수 있습니까 아니면 다른 방법이 있습니까? 지금까지 나 디자인 채택에 대한 답을 찾지 못했습니다.
최상의 안부, 안드레 !
암사슴Re: 증강 디자인에 레벨 추가"요소로는 최대값과 최소값을 사용했습니다. 이제 몇 가지를 추가하고 싶습니다. 요인 사이. 그래서 모델에서 2차 항과 3차 항을 정량화하고 싶습니다."
나는 당신이 수준을 의미한다고 생각합니까? 정말 2차 또는 3차 모델에 적합하고 싶습니까, 아니면 첫 번째 실험의 극단 내에서 최상의 수준을 찾고 있습니까? 요인이 극단에서 유의미한 경우 선형 관계가 있음을 의미합니다. 확실히 공간 내부에 레벨을 추가할 수 있습니다. 일련의 실험에 대한 생각:
2-수준 부분 요인(이 설계의 해를 제공하지 않음)을 사용하여 가장 흥미로운 요인 2개를 찾았습니다. 확실히 약간의 앨리어싱이 있지만 결과가 "합리적"이거나 예상 결과와 유사하다고 가정합니다. 그러나 비선형 관계를 예상하지 않았습니까? 이제 제대로 하는군? 왜? 비선형 관계를 예상했다면 설계에 중심점을 추가하는 것이 유용했을 것이며 여전히 흥미로운 테스트일 수 있습니다. 소음을 처리하는 전략에 대해 논의한 적이 없는 것 같습니까? 기존 데이터 세트에 포인트를 추가하면 블록 효과가 추가 처리와 혼동됩니다.
에 관하여:
"만약, 분수 설계 평가 후 네 가지 요인(2개 수준 포함)이 모두 중요(교호작용)하는 것으로 가정한다면 어떨까요? 이차 및 새끼 항을 정량화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?레벨을 어떤 값으로도 설정할 수 없습니다. 가능한 값이 있는 목록이 있습니다."
잘 모르겠습니다. 4가지 요소가 모두 중요하다고 판단되면 상호 작용이 중요하다는 의미는 아닙니까? 하지만 JMP의 맞춤형 설계 플랫폼을 사용하면 확실히 설계 공간을 제한할 수 있습니다. 부분 요인을 사용하여 큰 디자인 공간을 만든 다음 이 공간 내에서 더 복잡한 관계를 이해하기 위해 반복하는 전략은 타당합니다.
다시 말하지만, 비선형 항(특히 3차 항)을 정말로 원하는지 확신이 서지 않거나 최적의 수준을 찾고 싶습니까?
Re: 증강 디자인에 레벨 추가안녕 스테트맨
죄송합니다. 적응을 의미합니다.
귀하의 질문과 관련하여:
몇 가지 질문/의견이 있습니다. :
1. 4 요인 설계는 무엇입니까?완전 계승 또는 분수?
분수 디자인
2. 요인이 연속적입니까 아니면 범주형입니까?
요인은 연속적입니다.
삼. 첫 번째 실험을 분석했다고 가정하면 해당 요소 중 2개가 "가장 흥미롭고" 나머지 용어는 중요하지 않다는 것을 알게 된 것 같습니다(따라서 상호 작용이 중요하지 않음).
예 I 2가지 요소가 "가장 흥미로운"
4. "가장 흥미로운" 두 가지 요소에 대해 첫 번째와 다른 수준에서 실험하고 싶습니다.
"가장 흥미로운" 2가지 요소에 대해 첫 번째 실험과 다른 수준에서 실험하고 싶습니다. 실험 공간을 이동하고 싶습니까, 아니면 모델에서 2차 항과 3차 항을 정량화하고 싶습니까?
요인으로는 최대값을 사용했습니다. 그리고 분. 값. 이제 그 사이에 몇 가지 요소를 추가하고 싶습니다. 그래서 모델에서 2차 항과 3차 항을 정량화하고 싶습니다.
추가 질문:
분수 설계 평가 후 네 가지 요인(2개 수준 포함)이 모두 중요(교호작용)하는 것으로 가정하면 어떻게 됩니까? 이차 및 새끼 항을 정량화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?레벨을 어떤 값으로도 설정할 수 없습니다. 가능한 값이 있는 목록이 있습니다.
Re: 증강 디자인에 레벨 추가Andre, 실례합니다. 하지만 당신의 표현이 혼란스럽습니다. 적응 또는 채택을 의미합니까?
몇 가지 질문/의견이 있습니다.
1. 4요인 설계는 무엇이었나요? 완전 계승 또는 분수?
2. 요인이 연속적입니까 아니면 범주적입니까?
3. 첫 번째 실험을 분석했다고 가정하면 해당 요소 중 2개가 "가장 흥미롭고" 나머지 용어는 중요하지 않다는 것을 알게 된 것 같습니다(따라서 상호 작용이 중요하지 않음).
4. "가장 흥미로운" 2가지 요인에 대해 첫 번째 실험과 다른 수준에서 실험하고 싶습니다. 실험 공간을 이동하고 싶습니까, 아니면 모델에서 2차 항과 3차 항을 정량화하고 싶습니까?
