20개 이상의 요인에 대한 최적의 설계를 찾는 방법안녕하세요 여러분,
나는 전체 DoE에 대해 매우 새로운 것이므로 질문이 매우 순진하다면 용서해주십시오. 나는 내 실험에 적용할 수 있는 가장 좋은 유형의 모델을 찾으려고 노력하고 있습니다. 저는 결합할 요소가 20개 이상 있으며, 제 목표는 이러한 수집 시점 4개 중 가장 좋은 조합을 찾는 것입니다.
사실, 가장 적은 수의 요인으로 최적의 조합을 찾아야 합니다.
나는 이것을 더 잘 설명하려고 노력할 것입니다. 이 실험이 진행되는 방식에 따르면 이러한 각 요소가 샘플에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 따라서 이는 20개 이상의 요소를 모두 포함할 가능성이 가장 높은 최종 최상의 조합을 제공합니다. 그리고 이것이 제가 피하려고 하는 것입니다. 최소한의 요소로 최상의 응답이 필요합니다.
도움을 주실 수 있는 분께 미리 감사드립니다.
문안 인사
일라리아
고급 통계 모델링콘텐츠 구성데이터 혼합 및 정리실험 설계품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 20개 이상의 요인에 가장 적합한 설계를 어떻게 찾나요?님의 댓글 외에도 @statman 그리고 @ian_jmp 귀하는 'DOE에 처음'이라고 말씀하셨으므로 DOE에 대한 깊고 풍부한 지식을 갖춘 이 연구를 통해 가이드 역할을 할 수 있는 대면 자료를 찾아보실 것을 강력히 권합니다. 무엇보다도 현실적인 문제에 직면하게 됩니다. 혼자서 DOE에 직접 뛰어드는 것은 DOE 프로세스 지식이 부족하고 잠재적으로 시스템이 부족하기 때문에 최적의 접근 방식이 아닐 수도 있습니다. 현명한 가이드는 궁극적으로 DOE 중심 조사로 이어질 수 있는 수많은 질문을 함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 나는 거기에서 시작하는 것이 좋습니다. JMP 사용자 커뮤니티와 같은 토론 포럼은 실제로 이보다 더 깊은 수준의 협업을 제공하기 위한 것이 아닙니다. 어쩌면 회사의 누군가가 기꺼이 도와주겠습니까?
Re: 20개 이상의 요인에 가장 적합한 설계를 어떻게 찾나요?내 생각:
어떤 "도구"나 디자인을 선택할지는 다양한 요인과 특정 상황에 따라 결정됩니다. 실험이 아닌 테스트를 원하는 것처럼 들립니다. 테스트는 "승자를 선택"하는 데 사용됩니다. 인과구조를 이해하기 위해 실험을 사용합니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해하고 가장 큰 영향을 미치고 예측에 가장 유용한 요소를 찾으려면 일반적으로 여러 번의 반복이 필요합니다. 항상 각 요인이 반응의 변화에 어떻게, 왜 기여하는지에 대한 가설부터 시작하십시오. 일반적으로 15개 이상의 요인을 다룰 때 저는 x 그룹(표본 내, 표본 간 등의 구성 요소)을 비교하고 측정 구성 요소를 평가하기 위해 지시된 샘플링 계획(변동 연구의 구성 요소)에 편향됩니다. 샘플링은 변수가 많은 프로세스에 대한 통찰력을 얻는 효율적인 방법입니다. 초기 스크리닝 실험을 위해 CoV 연구에서 가장 큰 영향력을 보이는 그룹에서 요인을 선택합니다. 궁극적으로 모델 개발(모델 개발은 여러 가지 방법으로 수행할 수 있지만 저는 Taylor 시리즈 접근 방식에 편향되어 있습니다). 희소성, 계층 구조 및 유전의 원리는 반복할 때 유용한 가이드입니다.
Re: 20개 이상의 요인에 가장 적합한 설계를 어떻게 찾나요?사람들이 몇 가지 지침을 제공하려면 몇 가지 세부 정보가 더 필요할 것이라고 확신합니다. 이 주제를 이제 막 시작하셨다면, '산업 문제 해결을 위한 통계적 사고'를 살펴보실 것을 적극 권장합니다. 온라인 코스 (무료이며 로컬에 JMP를 설치할 필요가 없습니다).
이 초기 단계에서도 DoE의 황금률 중 하나는 '요인의 효과를 알고 싶다면 해당 요인을 변경해야 한다'는 것입니다. 그래서 나는 당신의 "그리고 이것이 내가 피하려고 노력하고 있는 것입니다..."라는 말이 조금 걱정됩니다. 댓글(제가 잘못 이해했을 수도 있습니다.)
