Default DoE Custom Design에 중간 수준의 샘플링이 거의없는 이유는 무엇입니까?사용자 정의 디자인을 수행 할 때 때때로 중간 수준 (최고 및 최저 제외)이 지정되므로 2 개 이상의 수준이됩니다. 그러나 Custom Design Default 디자인은 이러한 중간 수준의 샘플링을 억제하여 각 매개 변수의 최고 및 최저에 대부분의 가중치를 두는 경향이 있습니다. 이것은 어떻게 결정됩니까? 중간에 더 추가하도록 지정할 수 있습니까?
암사슴Re : 왜 Default DoE Custom Design은 중간 수준의 샘플링이 그렇게 적습니까?JMP Custom Design 플랫폼은 좌표 교환으로 알려진 수학적 알고리즘을 사용하여 설계 최적 성 기준으로 알려진 것을 최대화합니다. JMP에는 몇 가지 최적 성 기준이 있습니다. 이 알고리즘은 요인 수, 모형에서 추정하려는 효과, 런 수와 같은 입력을 사용하여 기본 최적 성 기준, 특정 설계, 설계 내 수준 및 추가 고려 사항을 결정합니다. 허용되지 않는 조합으로, 변경하기 어렵거나 요인, 복제 등을 변경하기가 매우 어렵습니다. 사용자는 원하는 경우 다른 최적 성 기준을 사용하도록 JMP를 '강제'할 수 있습니다. 내가 추천하고 싶은 길은 아니지만 할 수 있습니다. 마지막으로 예, JMP가 생성하는 설계에 런을 추가 할 수 있습니다. 시작하기 좋은 곳은 Augment Design 워크 플로우입니다. 기존 설계에 처리 조합을 추가하지 않으려는 경우 경고가 표시되면 최적 성 기준을 줄이고 의도 된 실제 목적을 위해 설계의 효율성이나 힘을 감소시킬 수있는 다른 설계 기준을 변경할 수도 있습니다. 다시 ... 권장하지 않습니다. 이러한 문제를 방지하려면 JMP Augment Design 플랫폼을 사용하십시오.
다음은 지원되는 다양한 최적 성 기준을 설명하는 JMP 문서에 대한 링크입니다. 최적 기준
다음은 좌표 교환 알고리즘에 대한 자세한 내용에 대한 링크입니다. 좌표 교환 알고리즘
다음은 Augment Design 플랫폼 / 워크 플로에 대한 링크입니다. 증강 설계
Re : 왜 Default DoE Custom Design은 중간 수준의 샘플링이 그렇게 적습니까?뿡 빵뀨 JMP의 맞춤형 디자인 플랫폼에 대해 훨씬 더 많은 지식을 가지고 있으므로 그의 조언을 따릅니다.
실제로 설계의 해상도 (선형)와 설계가 근사화 할 수있는 정도 (다항식)는 모두 설계 선택시 고려 사항입니다. 이것은 "승자를 고르는"테스트가 아니라 인과 관계를 이해하기위한 실험이라는 것을 기억하십시오. 나는 순차적 (반복적) 조사의 성격 (과학적 방법과 모델 구축)을 열렬히 믿는다. 따라서 나는 종종 1 차 선형 항 (범주 형 및 연속 변수를 테스트 할 수 있음)을 이해하고 반복 (중심점에서 시작할 수있는 비선형 항을 추정 할 수있는 해상도 및 기능 추가)을 통해이를 확장합니다.
나는 또한 믿는다 설계 구조에 너무 많은 중점을두고 소음 구조를 이해하는 데 충분하지 않습니다. (블로킹, 반복, 중첩, 분할 플롯 등을 통해). 즉, 선택한 디자인은 질문에 답하거나 가설에 대한 통찰력을 제공하는 디자인이어야합니다.
귀하의 상황에서는 2 차 관계에 관심이있는 것 같습니다. 왜? 이미 첫 주문 모델이 있습니까? 레벨 설정이 두 레벨 사이의 중요한 효과를 "실패"할까봐 걱정하십니까? 모든 요인이 연속적입니까? 희소성, 계층 구조 및 유전의 기본 원칙에 대해 잘 알고 있습니까?
