한 요인이 다른 요인과의 비율로 제한되는 DoE맞춤 설계를 사용하여 한 요인이 다른 요인의 비율로 설정된 DoE를 생성하는 방법이 있습니까?예를 들어, 요인 A, B 및 C가 각각 두 수준에 있지만 C의 두 수준은 B와 1 : 1 또는 B와 5 : 1입니다.이것은 분명히 C에 대해 2 개 이상의 실제 수준을 생성하고 비율을 유지하지 않기 때문에 일부 조합은 허용되지 않습니다.비율 (즉, 1과 5)을 "수준"으로 취급하는 것은 잘못된 것 같습니다.나는 이것이 기본적인 가정에 위배된다는 것을 안다.
허용되지 않는 조합 필터를 사용해 보았지만 성공하지 못했습니다.조언을 주시면 감사하겠습니다.
암사슴Re : 한 요인이 다른 요인과의 비율로 제한되는 DoE구체적인 상황을 모르기 때문에 실용적, 공학적 또는 통계적 문제가 무엇인지 확신 할 수 없지만 여기에 내 생각이 있습니다.
1. C와 B의 상호 작용에 관심이 없다면 C를 B에 중첩 할 수 있습니다. 이 경우 B의 각 수준에 대해 2 개의 서로 다른 수준의 C를 갖게됩니다.
2. B와 C의 의존성을 이미 알고 있다면, 2 수준에있는 변수를 생성 할 수 있으며 이러한 수준에는 적절한 B와 C의 조합이 포함됩니다. 예를 들어, 종이 무게에 영향을 미치는 요인을 결정하는 제지 제조에서 Virgin Pulp 및 Reground Pulp의 두 가지 요인을 가질 수 있습니다. 각각의 요소를 별도의 요인으로 실험하거나 2 개의 다른 비율을 가진 1 개의 요인으로 실험 할 수 있습니다.
Re : 한 요인이 다른 요인과의 비율로 제한되는 DoE요인 C를 B의 비율 (승수)로 사용하는 데 문제가 있는지 확실하지 않습니다. 경험적 모델을 구축하고 있으므로 C를 비율로 생각하고 모델 예측에 그대로 사용하면 괜찮을 것입니다. 다음은 예입니다.
비율을 유지하기 위해 C의 실제 수준을 결정하기 위해 데이터 테이블을 만든 후에 데이터 열을 추가 할 수 있습니다.
모델에서 C를 사용하고 각 실행을 설정할 때 실제 C를 사용합니다. 모델을 사용하여 최적의 A, B 및 비율 (C)을 찾을 수 있습니다.
Re : 한 요인이 다른 요인과의 비율로 제한되는 DoE뿡 빵뀨 이 답장을 보내 주셔서 감사합니다.따라서 모든 추론, 잔차 평가 및 예측 등을 제한하는 한 비율 , 이것은 모델의 가정을 위반하지 않습니까?디자인이 직각이라면 그대로 유지됩니까?
여전히 많은 질문이 있지만이 관행이 합법적인지 확인하고 싶습니다. 감사!
Re : 한 요인이 다른 요인과의 비율로 제한되는 DoE나는 당신이 " 디자인이 직각이라면 그대로 유지됩니까? " 저에게 그 질문은 "차가 빨간색이면 빨간색으로 남아 있습니까?"라고 묻는 것과 같습니다. 그래서 뭔가 놓친 것 같아요.
이 상황은 범주 적 요인이있는 많은 경우를 상기시킵니다. 수준은 식별되지 않은 상태로 유지되는 하나 이상의 연속 요인에 대한 대리 일뿐입니다. 그러나 이산 수준을 가진 모델은 여전히 유효하고 유용합니다.
