최종 화면 설계 (DSD) 모델 확인안녕하세요,
다음 정보로 DSD를 설계했습니다.
-설계 : 7 개의 연속 및 1 개의 범주 요인, 22 개의 런
-전력 및 상관 관계에 대한 설계 평가 : 매우 좋음
-Fit Definitive Screening을 통한 Fit model : 우수
- RMSE = 0.2803, RSq = 0.997, PValue <0.001)
- 적합성 결여 : 아니오 (F 식 191, Prob> F = 0.0561)
- 잔차 및 학생 화 잔차가 모두 좋습니다.
-모델 구조 :
- 5 개의 주 요소, 4 개의 2 차 요소 및 1 개의 상호 작용 요인을 포함합니다.
-모델 확인 : 최대 만족도까지 몇 번 실행 (포인트) 시도
- 일부는 예측에 매우 잘 동의합니다.
- 일부는 큰 차이를 보여
리소스 제약으로 인해 5 ~ 10 회의 확인 실행을 실행할 수 있습니다.
조언하십시오 :
-차이의 잠재적 원인이 과소 적합 또는 과적 합이라고 말합니까?
-모델 개선 / 최적화 방법 또는 절차
감사.
암사슴Re : Definitive Screen Design (DSD) 모델 확인이것은 우리가 도와주기가 매우 어려울 것입니다. 보고하는 통계는 모델이 미래에 작동하는지 여부와 관련이 없음을 인식하십시오. 외삽은 공학적 또는 과학적이며 실험이 미래 조건을 얼마나 대표하는지에 따라 크게 달라집니다. 최종 선별 설계는 잡음 (통제하거나 관리하지 않으려는 요인)이 아니라 설계 요인을 처리하는 전략입니다. 소음을 어떻게 처리했는지에 대해서는 아무 말도하지 않습니다. 잡음 요인이 일정하게 유지되면 추론 공간이 너무 작아서 모델이 보유한 데이터에만 적용됩니다. 향후 실험을 위해 설계 구조 (노이즈)에 포함되지 않은 요인으로 무엇을 할 것인지 고려하는 데 많은 시간을 할애하는 것이 좋습니다.
Re : Definitive Screen Design (DSD) 모델 확인안녕하세요 Statman,
DOE는 시뮬레이션 소프트웨어 결과를 기반으로했습니다. 하나의 요인 수준 (-1,0, + 1)이 대표 변수의 전체 범위를 포착했지만 물리적으로 (0, 0.5, 1) 또는 (-1, -0.5, 0)이 목표의 유효 범위 여야 함을 발견했습니다. 응답.따라서이 요인을 잡음 요인으로보고 확인 실행에서 동일한 요인 수준을 사용할 수 있습니다.
위의 추가 정보를 바탕으로 조언을 해주시겠습니까?
감사.
Re : Definitive Screen Design (DSD) 모델 확인제가 도와 드릴 수 있을지 모르겠네요. 시뮬레이션 소프트웨어에서 실험을 실행 한 결과가 시뮬레이션 소프트웨어에서 반복되지 않는다는 말입니까? 또는 시뮬레이션 소프트웨어의 실험 결과가 "실생활"에서 반복되지 않는다는 말입니까?
소음이 무엇인지에 대해 혼동이있을 수 있다고 생각합니다. 그것은 여러 다른 이름으로 진행됩니다 : 성가신, 배경 등. al. 예 : 주변 환경 조건, 재료 및 장비의 마모 또는 성능 저하, 작업자 기술, 경우에 따라 측정 오류, 재료의 로트 간 변동 등 이러한 변수는 일반적으로 실험에서 조작되지 않으며 일정하게 유지됩니다 ( 나쁜 생각) 또는 실험 실행 중에 달라집니다. 이는 실험 결과가 미래에 적용될 수 있도록 (또는 모델이 미래의 반응 변수를 예측하기 위해) 미래의 "조건"을 대표해야합니다.
시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 경우 알고리즘이 이미 소프트웨어에 포함되어 있습니다. 당신은 그것을 모르십니까? 시뮬레이션 소프트웨어가 노이즈를 "시뮬레이션"하는 방법을 모르겠습니다.
Re : Definitive Screen Design (DSD) 모델 확인안녕하세요 Statman,
양해 해 주셔서 감사합니다.
나는 소음 개념에 익숙합니다. 저는 다구치 방법을 몇 년 동안 사용하기 시작했습니다. 그래서 제 경우에는 소음에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
간단히 말해서 DOE는 시뮬레이션 소프트웨어를 실행 한 결과를 기반으로했으며 일부 확인 데이터로 모델이 제대로 작동하지 않는 것을 제외하고는 모두 괜찮아 보입니다.
그렇게 좋지 않은 확인의 원인을 파악하기 위해 토끼는 지금 시도하는 몇 가지 작업입니다.
1) Fit Definitive Screening 직후 Run Model에서 생성 된 모델을 사용하는 대신 Stepwise Regression을 사용하여 AICc 및 BIC 기준을 사용하여 항을 선택했습니다. 그런 다음 선택한 용어를 표준 최소 제곱으로 맞 춥니 다. 약간 개선되었습니다.
2. 모델이 과소 적합이라고 가정하고 덧셈 실행을 통해 위에서 선택한 항을 적합 할 수도 있습니다. 질문 : 모델이 과소 적합인지 과적 합인지 어떻게 결정합니까? 과적 합이라는 해결책은 무엇입니까?
3. 비선형 회귀 피팅도 시도해야합니까?
감사.
Re : Definitive Screen Design (DSD) 모델 확인가능하면 기꺼이 도와 드리지만 첫 번째 질문에 대답하지 않으 셨나요? 시뮬레이션을 실행하는 경우 왜 분별합니까? 계산 시간이 너무 길지 않으면? 실험은 시뮬레이션 소프트웨어에 의해 실행 되었습니까? 확인 실행도 시뮬레이션 소프트웨어에 의해 실행 되었습니까?
Taguchi 방법이이 토론과 어떤 관련이 있는지 잘 모르겠습니다. 그는 확실히 실험적 상황에서 소음의 중요성을 확인한 최초의 사람은 아니 었습니다 (Fisher 참조). 내부 및 외부 배열을 가리키는 경우이 방법은 1950 년대에 Cox 및 교차 곱 배열과 함께 처음 논의되었습니다. "소음에 대해 걱정할 필요가 없다"는 말이 무슨 뜻인지 모르겠어요? 다양 할 수있는 모든 변수가 연구 되었습니까?
모델 피팅에는 여러 가지 방법 / 접근법이 있습니다. 단계적으로하는 덧셈 접근법이 있고 포화를 시작하고 항을 제거하는 감산 접근법이 있습니다. 상황에 따라 다른 접근 방식. 도움을 줄 수있는 많은 통계가 있지만 어느 통계도 확실한 답을 제공하지 않습니다. 저의 첫 번째 조언은 공학과 과학을 사용하여 모델에서 제안한 수준의 요인이 합당한 지 여부를 결정하는 것입니다. 플롯), VIF 등
