DoE 모델을 사용하여 외삽할 수 있나요?요인 값이 테스트 범위를 벗어날 때 응답 값을 예측하기 위해 DoE 모델을 신뢰할 수 있는지 궁금합니다. 저는 2개 레벨과 2개의 중심점 실행에서 각각 3개의 요인을 사용하여 완전 요인 DoE를 설계했습니다. 실험 설계도 복제되었습니다(총 20회 실행). 제 응답 중 하나에 대해 좋은 모델을 수립했고 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 응답을 중심으로 예측을 하고 있습니다. 또한 DoE에 포함되지 않았고 DoE 범위를 벗어난 요인 값을 조사한 단변량 실행의 데이터도 있습니다. 단변량 실행의 결과를 확인하고 설명하기 위해 DoE 모델을 신뢰할 수 있습니까?
실험 설계Re : DoE 모델을 사용하여 추정 할 수 있습니까?야 안녕하세요. !
일반적으로 DOE의 외삽은 주로 다음과 같은 이유로 위험 할 수 있습니다.
- 설계 영역을 벗어나면 불확실성이 매우 빠르게 증가합니다.
- 모델이 여전히 디자인 영역을 넘어서 있다고 가정합니다 (즉, 기본 프로세스가 디자인 영역 외부에서 크게 변경되지 않음).
두 번째 이유는 외삽이 일반적으로 권장되지 않는 주된 이유입니다. 기본 프로세스가 실험 영역 밖에서 변경되는 것은 매우 쉽습니다. 저의 배경은 가속 수명 테스트에 있습니다.이 테스트는 설계 영역 외부에서 외삽하는 아이디어를 기반으로하므로 규칙의 예외입니다. 그럼에도 불구하고 모델이 여전히 유지되고 있다는 가정은 우리가 디자인을 조정하여 보호 할 수있을 정도입니다.
물론 "물을 테스트"할 수있는 한 가지 방법은 설계 영역 외부에서 데이터를 수집하고 응답을 기록한 다음 해당 데이터를 사용하여 모델을 테스트하는 것입니다. 그것은 당신의 상황과 매우 유사하게 들리므로 그것이 사실이라면 당신은 훌륭한 위치에 있습니다! 하지만 모델을 사용하여 해당 포인트를 검증하는 대신 해당 포인트를 사용하여 모델을 검증 할 것입니다. 이는 항상 모델을 보는 데 더 적합한 방법입니다.
모델을 테스트 할 수있는 일반적인 방법은 MSPE (Mean Squared Predictive Error)라고하는 양을 계산하는 것입니다. 기본적으로 본 관측치와 모델이 동일한 지점에서 예측 한 값 간의 차이 제곱의 합을 취한 다음 평균. MSPE가 상대적으로 작 으면 (Monte Carlo 시뮬레이션 변형보다 크지 않을 수도 있음) 모델이 해당 지점에서 잘 작동하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 경우 해당 지점으로 외삽하는 것이 정당화 될 수 있습니다.
Re : DoE 모델을 사용하여 추정 할 수 있습니까?@calking 몇 가지 좋은 점을 만듭니다. 추가하기 만하면 ... 모델의 외삽은 엔지니어링 또는 관리 결정 , 통계적 문제가 아닙니다 (Deming 열거 형 vs 분석 문제 참조). 귀하의 연구가 미래를 얼마나 대표하는지에 따라 큰 영향을받습니다. "좋은 모델"이란 무엇을 의미합니까? 무작위 복제 또는 블록을 실행 했습니까? 저는 개인적으로 시뮬레이션이 시스템의 실제 소음을 나타내는 것으로 믿지 않기 때문에 모델을 테스트하는 시뮬레이션의 팬이 아닙니다. OFAT (단 변량 실행이라고 부르는 것이 좋지만 단 변량은 일반적으로 응답 변수의 수에 해당합니다. 다변량은 다중 Y를 의미합니다)은 모델에 대해 확실히 평가할 수 있습니다. 실험 외부에서 실행 된 테스트에서 얻은 데이터를 비교할 때 잔차를 분석해야합니다.
