최적화를 위한 확정 선별 설계안녕하세요, 커뮤니티 회원 여러분,
저는 확정 선별 설계에 대해 검색했고 JMP에서 이 주제에 대해 많이 읽었습니다.
모델에서 효과적인 주요인, 2차 동력 및 2요인 상호 작용을 결정하는 데 확정 선별 설계가 사용된다는 것을 배웠습니다.
나는 10개의 매개변수를 가지고 있고 내 메일 목표는 최적화하는 것입니다. RSM을 사용하는 첫 번째 단계에서 주효과+2차 검정력+2요인 상호 작용 효과를 포함하는 모델이 포함된 사용자 정의 설계는 비용이 매우 많이 듭니다. 그렇기 때문에 첫 번째 단계에서는 모델에서 중요한 매개변수를 찾아야 한다고 생각합니다. 그래서 확실한 스크리닝 디자인을 적용해야 합니다. 적합 확정 선별 플랫폼을 사용하여 유효 매개변수를 찾은 후 유효 매개변수를 사용하여 OLS 모델을 구성하겠습니다. OLS 모델을 찾았을 때 최적화를 위해 이 모델을 안전하게 사용할 수 있나요?
예, 최적화에 사용할 수 있다고 생각한다면 DSD의 목적이 유효 요인을 결정하는 것인 이유는 최적화에도 좋습니다. 그렇죠?
감사합니다.
실험 설계Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계@엘라 이 스레드에 대한 저의 마지막이자 마지막 기여는 저와 여러분 모두에 대한 귀하의 최근 답변에 초점을 맞추고 있습니다. @마크_베일리 그리고 마지막 질문인 "당신이 나라면 어떤 디자인을 선택하시겠습니까?"
내 답변과 내 답변: 논쟁을 벌이거나 어렵게 하려는 의도는 아니지만 이 스레드에서 귀하가 작성한 잘못 안내되거나 모순되거나 상충되는 입력/진술이 너무 많아서 권장 사항을 제공하지 않을 것입니다. 특정 상황과 실험 목표 및 목표에 대한 단서가 없습니다.
또 하나의 예: '불쾌함이나 소음 요인이 없다'고 말씀하셨습니다. 모든 경험적 조사에는 항상 잡음이나 방해 요소가 있습니다. 당신은 그것들을 무시하거나 존재를 거부하기로 선택할 수 있습니다. 그러나 그것들은 존재합니다. 조지 박스(George Box)의 가장 유명한 명언 중 하나가 "가능한 것은 차단하고 나머지는 무작위화하라"는 이유가 무엇이라고 생각하시나요?
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계안녕 @P_바텔 그리고 @마크_베일리 ,
10가지 요인이 있지만 모든 요인이 반응에 중요한 영향을 미치는지 정확히 알 수 없다는 점을 수정해야 합니다.
물론, 제가 알고 있었다면 DSD가 이 경우에는 적합하지 않다는 데 동의합니다.
어떤 디자인이 나에게 적합한지 결정하기 위해 사례 연구를 구성했습니다.
나는 실제 응답 모델이 다음과 같다고 가정했습니다: Y= X1+ 2*X2 + 3*X3^2 + 4*X4*X5
먼저 DSD를 사용하여 25번의 실험을 실행하고 위 함수에 대한 반응을 시뮬레이션했습니다.
그런 다음 유전 옵션을 클릭 해제하여 Fit 최종 선별을 사용합니다.
결합된 모델 매개변수는 X1,X2 및 X7입니다.
두 번째 단계에서는 모델 주효과와 2차 검정력이 포함된 10개 요인에 대해 Custome Design을 사용하고 위 함수에 따라 반응을 다시 시뮬레이션했습니다. (실행 횟수=28)
그런 다음 OLS 모델을 구성했습니다. 효과적인 매개변수인 X1,X2,X3^2 및 X10을 예측합니다.
내 사례 연구에 따르면 맞춤형 디자인을 통해 더 가까운 결과를 얻을 수 있었습니다. 하지만 DSD에서 sthg를 놓쳤는지 여부는 여전히 확실하지 않습니다. 두 디자인의 사용 목적을 살펴보면 DSD가 실험 초기 단계에 더 적합해 보이기 때문입니다. 그러나 acc. 사례 연구에 따르면 초기 단계에서도 Custome 디자인이 잘 작동합니다. DSD의 stgh가 그리워지면 그것을 배우게 되어 기쁩니다.
(그런데, 27개의 추가 실행으로 2요인 상호 작용 효과를 포함하여 맞춤 설계를 강화했을 때 OLS가 가정된 모델을 정확하게 찾는 이유는 무엇입니까?)
당신이 나라면 어떤 디자인을 선택하시겠습니까?
감사합니다.
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계@엘라 주의해주세요 @마크_베일리 님의 답변입니다. 귀하는 답변 중 하나에 10가지 요소가 모두 응답에 영향을 미친다는 것을 알고 있다고 명시합니다. 이것은 심사 상황이 아닙니다. 나는 최종 선별 설계를 고려하지 않고 최적의 DOE 전술을 사용하고 있습니다.
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계활성 인자 수가 n/2보다 작을 때 효과적이지 않습니까? 아니면 요인수/2일 때인가요?
내가 실수를 했는지 아닌지는 잘 모르겠지만 시뮬레이션 연구에서 DSD 설계와 DSD 플랫폼 적합성이 모든 활성 요인을 예측할 수 없다는 것을 관찰했습니다. 실험 횟수를 늘려야 할 수도 있지만 최종 목표는 최적화를 마스킹하는 것이므로 맞춤형 디자인부터 시작하는 것이 더 안전하다고 느꼈습니다.
실험이 끝난 후에도 여전히 더 안전하다고 느낄 수 있기를 바랍니다 
친절한 안부
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계DSD는 상영 상황을 위한 것이라는 점만 덧붙이고 싶습니다. 이는 최적화가 아닌 공통의 주요 선별 원칙에 의존합니다. 이러한 핵심 원칙 중 하나는 ' 효과의 희박성 .' 설계는 최적화가 아닌 몇 가지 요소의 중요성을 결정할 수 있는 능력에 대한 대가로 매우 경제적입니다.
따라서 10가지 요소 중 대부분이 중요할 것으로 예상한다면 DSD는 좋은 선택이 아닙니다. 활성 요인을 찾기에는 데이터가 부족합니다. 반면에, 이 연구가 진정한 선별 사례라면(10개 중 절반 미만이 궁극적으로 유의미함) 좋은 선택입니다.
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계안녕하세요, 스텟맨님,
나는 "일부 범위 사이의 유속"을 언급하면서 "음력"을 최소화하는 응답 목표에 도달하기 위한 최적의 요소 수준을 찾으려고 노력하고 있습니다.
10개의 연속요인이 있는데 모두 제어 가능합니다. 효과가 반응하는 모든 요인은 이 10가지 요인이며, 잡음이나 방해 요인은 없습니다.
요인이 반응에 곡률 영향을 미칠 수 있다는 공학적 지식이 있기 때문에 주력과 2차 동력 효과가 있는 모델부터 시작하려고 계획했습니다.
그런데 연구를 맞춤형 설계로 시작할지 DSD로 시작할지 선택하기 위해 10개 요인에 대해 두 가지 유형의 설계를 모두 작성하고 반응을 시뮬레이션한 후 OLS 모형을 추정해 보았습니다. 3번에 걸쳐 계속해서 ii가 시작되는 것을 관찰했습니다. 맞춤형 설계를 사용하면 동일한 모델을 더 잘 예측할 수 있습니다. 그래서 저는 맞춤형 디자인을 선택하여 시작합니다.
감사합니다
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계엘라, 에코잉 @P_바텔 , 귀하의 질문에 관해 몇 가지 추가 생각이 있지만 귀하의 상황이 어떤지 전혀 모릅니다. (그리고 대부분의 조언은 상황에 따라 다릅니다.) 첫 번째 질문: 무슨 뜻인가요? 최적화 ? 이는 지속적인 개선 아이디어에 어긋나기 때문에 항상 흥미로운 질문입니다.
귀하의 상황은 다양합니까? 당신의 반응 변수는 무엇입니까? 관심 있는 현상을 명확하게 설명합니까? 모든 Y를 동시에 최적화하는 것은 어렵습니다. 일반적으로 개선에는 타협이 필요합니다.
10가지 설계 요소를 확인했습니다. 나머지 변수(소음 또는 성가신 변수)는 어떻습니까? "산의 기저부 지도 작성"은 아무런 소용이 없습니다. 귀하가 언급한 전략에는 소음 처리 전략(주변 조건, 원자재 변동성, 측정 불확실성 등)이 포함되어 있지 않습니다.
귀하의 상황에 대해 귀하가 알려주신 내용을 고려할 때 가장 효율적이거나 효과적인 접근 방식에 대해 일반화하는 것은 시기상조입니다. (많은 상황에서) 합리적인 1차 모델을 식별하고, 이 모델이 변화하는 조건에 대해 반복되는지 확인한 다음 공간을 늘리는 것이 합리적인 것 같습니다. 합리적인 모델이 있다고 해서 그것이 복잡해야 한다는 의미는 아닙니다. 실제로 단순하고 노이즈에 강한 모델을 위해 노력해야 합니다(아마도 이것이 바로 최적화 수단).
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계귀하의 제안에 대해 Bartell에게 감사드립니다.
한 번의 실험에는 3시간이 걸립니다. DSD는 비용이 많이 드는 10가지 요소에 대해 최소 28번의 실행 횟수를 제공합니다. 이는 내가 잘못된 결정을 내릴 기회가 없다는 것을 의미합니다.
아래에 말씀드린 대로 검색해보니 DSD에 가깝지만, 메인과 2차 파워를 갖춘 최적의 커스텀 디자인은 d나 I를 선택하는 것이 제 또 다른 의견입니다. 그런 다음 결과에 따라 2요인 상호 작용으로 이를 강화할 수 있습니다.
하지만 어떤 방법이 더 효과적인지는 잘 모르겠습니다. DSD에 가깝지만 이전에 사용해 본 적이 없고 n/2개 이상의 활성 요소가 있을 때 사용하는 것이 권장되지 않으며 n/2개 이상의 활성 요소가 있는지 또는 있는지 알 수 없기 때문에 의구심이 듭니다. 아니다.
감사합니다.
Re: 최적화를 위한 확정 선별 설계데이터를 확인하고, 고유한 프로세스 지식을 사용하고, 연구 중인 시스템을 이해하기 전에는 '안전하게' 질문에 어느 정도 확신을 갖고 대답할 수 있는 방법이 없습니다. 최적화 유형 문제에는 궁극적인 문제 해결을 위한 다양한 경로가 있을 수 있습니다. 일반적으로 나는 최종 선별 설계로 시작하는 것에 대한 귀하의 생각을 좋아합니다. 내 제안은 문제 해결 과정의 해당 단계를 거치는 것입니다. 잠시 멈추고 그 시점까지 배운 내용을 생각해 보세요. 이러한 반성을 통해 다음 단계를 안내해 보세요. 문제와 시스템, 데이터, 분석 및 결론에 대한 설명과 함께 DSD 실험을 공유할 수도 있습니다. 그러면 우리 중 일부는 우리의 생각을 제공할 수 있습니다.
