DoE 응답 오류 대 소수점 이하 자릿수안녕하세요,
저는 현재 고객을 위해 수행 한 DoE 연구를 평가하고 있습니다. 응답 분석은 QC-Lab에서 수행되며 반환 된 데이터는 소수점 첫째 자리로 반올림됩니다. 다양한 분석에 대한 분석법 정밀도는 기껏해야 + -0.1이지만 장치의 결과는 원래 소수점 4 자리로 저장됩니다. 이제 저는 QC에서 얻은 반올림 값을 사용할지 소수점 이하 자릿수까지 사용할 지에 대해 고객 측에서 상대방과 논의 중입니다. 내 이해에서, 우리는 관련 정보없이 데이터에 노이즈를 추가 할 뿐이므로 모든 소수 자리가 아닌 메서드 오류에 의해 지시 된 유효 숫자 만 사용해야합니다. 고객은 반올림으로 인해 반응의 분산이 과소 평가되고 연속 확률 질량 함수가 이산 형으로 바뀐다 고 주장합니다. 그의 의견으로는 이것은 과적 합으로 이어질 수 있으며 어떤 경우에는 실제로 데이터에없는 중요한 효과를 만들 수 있습니다.
이것이 정말로 사실입니까?
암사슴Re : DoE 응답 오류 대 소수점 이하 자릿수귀하의 질문에 신속하게 답변 할 가능성은 없습니다.
아직 실험 단위가 있습니까? 측정을 반복 할 수 있습니까? 그렇다면 반복 된 측정 값을 평균화하여 측정 오류를 줄일 수 있습니다.
고객에게 가장 먼저 물어볼 것은 실질적인 의미가 무엇입니까? 반응의 변화가 얼마나 실질적인 가치가 있는가? 실제 중요성이 0.1 미만이면 측정 시스템이 적절하지 않은 것입니다. 1보다 크면 측정 시스템이 정상일 수 있습니다.
측정 시스템의 효과적인 식별이 10 자리까지라면 그 이후의 숫자는 난수입니다. 측정 시스템 차별 문제의 문제는 측정 시스템이 "진정한"값을 올림 또는 내림하는지 또는 지속적으로 반올림하는지 알 수 없다는 것입니다. 따라서 오류가 과도하거나 과소 추정 될 수 있습니다. 중요한지 여부는 실제적인 중요성에 달려 있습니다.
