20 개 이상의 요인에 대한 최상의 설계를 찾는 방법안녕하세요,
나는 전체 DoE에 대해 매우 익숙하지 않으므로 질문이 매우 순진하다면 용서하십시오. 내 실험에 적용 할 가장 좋은 모델 유형을 찾으려고합니다. 20 개 이상의 요소를 결합 할 수 있으며 내 목표는 4 개의 타임 포인을 수집하는 최상의 조합을 찾는 것입니다.
사실, 가장 적은 수의 요인으로 최상의 조합을 찾아야합니다.
나는 이것을 더 잘 설명하려고 노력할 것이다. 이 실험이 진행되는 방식에 따라 이러한 각 요소가 샘플에 긍정적 인 영향을 미칠 것으로 예상 할 수 있습니다. 따라서 이것은 20 개 이상의 요소를 모두 포함 할 가능성이 가장 높은 최종 최상의 조합을 제공합니다. 그리고 이것이 제가 피하려고하는 것입니다. 가장 적은 수의 요인으로 최상의 응답이 필요합니다.
도움을 줄 수있는 사람에게 미리 감사드립니다.
문안 인사
Ilaria
암사슴Re : 20 개 이상의 요인에 대한 최상의 설계를 찾는 방법나는 사람들이 몇 가지 지침을 제공하기 위해 몇 가지 세부 사항이 더 필요할 것이라고 확신합니다. 이 주제로 막 시작했다면 '산업 문제 해결을위한 통계적 사고'를 살펴 보는 것이 좋습니다. 온라인 코스 (무료이며 로컬에 JMP를 설치할 필요가없는 경우).
이 초기 단계에서도 DoE의 황금률 중 하나는 '요인의 효과를 알고 싶다면 해당 요인을 변경해야합니다'라는 것입니다. 그래서 나는 당신의 "그리고 이것이 내가 피하려고하는 것입니다..." (하지만 오해했을 수도 있습니다).
Re : 20 개 이상의 요인에 대한 최상의 설계를 찾는 방법내 생각:
선택할 "도구"또는 디자인이 여러 요인과 특정 상황에 따라 달라지는 것에 대한 조언을 실현하십시오. 실험이 아닌 테스트를 원하는 것처럼 들립니다. 테스트는 "승자를 선택"하는 데 사용됩니다. 인과 구조를 이해하기 위해 실험이 사용됩니다. 진행 상황을 진정으로 이해하고 가장 큰 영향을 미치고 예측에 가장 유용한 요소를 찾으려면 일반적으로 몇 번의 반복이 필요합니다. 항상 각 요인이 반응의 변동에 기여하는 방법과 이유에 대한 가설로 시작하십시오. 일반적으로 15 개 이상의 요인을 다룰 때 x의 그룹 (샘플 내, 샘플 간 등의 구성 요소)을 비교하고 측정 구성 요소를 평가하기 위해 방향성 샘플링 계획 (변동 연구의 구성 요소)에 편향되어 있습니다. 샘플링은 변수가 많은 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수있는 효율적인 방법입니다. 초기 스크리닝 실험을위한 CoV 연구에서 가장 큰 영향력을 보이는 그룹에서 요인을 선택합니다. 궁극적으로 모델 개발 (모델 개발은 여러 가지 방법으로 수행 할 수 있지만 다시 Taylor 시리즈 접근 방식에 편향되어 있습니다). 희소성의 원칙, 계층 및 유전은 반복 할 때 유용한 가이드입니다.
Re : 20 개 이상의 요인에 대한 최상의 설계를 찾는 방법댓글 외에도 @statman 과 헉 귀하가 'DOE를 처음 사용하는 사람'이라고 말 했으므로 DOE에 대한 깊고 풍부한 지식을 갖춘이 연구를 통해 가이드 역할을 할 대면 리소스를 찾을 것을 강력히 권장합니다. 무엇보다도 실제적인 문제에 직면 해 있습니다. DOE 프로세스 지식이 부족하고 잠재적으로 현재 시스템이 부족하기 때문에 혼자서 DOE에 직접 연결하는 것은 최적의 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 현명한 가이드는 궁극적으로 DOE 중심 조사로 이어질 수있는 무수한 질문을 통해 도움을 줄 수 있습니다. 나는 거기에서 시작하는 것이 좋습니다. JMP 사용자 커뮤니티와 같은 토론 포럼은 이보다 더 깊은 수준의 협업을 제공하기위한 것이 아닙니다. 회사의 누군가가 기꺼이 도와 줄 수 있습니까?
