한 요소가 다른 요소와의 비율로 제한되는 DoE한 요소가 다른 요소의 비율로 설정된 DoE를 생성하기 위해 맞춤 디자인을 사용할 수 있는 방법이 있습니까? 예를 들어, 요인 A, B, C가 각각 두 수준에 있지만 C의 두 수준은 B와 1:1 또는 B와 5:1입니다. 이는 분명히 C에 대해 2개 이상의 실제 수준을 생성하고 일부는 비율이 유지되지 않기 때문에 조합은 허용되지 않습니다. 비율(예: 1과 5)을 "수준"으로 취급하는 것은 잘못된 것 같습니다. 나는 이것이 기본 가정을 위반한다는 것을 알고 있습니다.
허용되지 않는 조합 필터를 사용해 보았지만 성공하지 못했습니다. 어떤 조언이라도 주시면 감사하겠습니다.
실험 설계Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE귀하의 상황이나 질문을 잘못 이해한 경우 수정해 주십시오. 세 개의 연속 인수 A, B 및 C가 있습니다. 하지만 A, B 및 C 대 B 비율에 대한 모델에 대한 실험을 설계하고 싶습니다. 요인 정의는 다음과 같습니다.
임의의 선형 모델을 선택할 수 있습니다. 이 경우에는 상호 작용 항을 포함했습니다.
JMP에 16회 실행을 요청합니다.
상관 관계에 대한 컬러 맵은 이러한 추정치가 직교임을 보여줍니다.
상관관계가 없는 것은 모델과 실행 횟수의 문제이지만 이 경우 직교성이 달성될 수 있음을 보여주기 위해 균형 잡힌 설계를 달성할 수 있습니다. 각 실행에서 C에 대한 요인 수준을 결정하려면 다른 열을 데이터 테이블에 추가해야 합니다.
Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE저는 요인 중 하나의 수준을 나타내기 위해 비율을 사용하고 있으며 둘을 대체하지 않습니다.Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE2개의 독립 요인을 새 요인(비율)으로 대체합니다. 비율은 직교합니다.Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE@Mark_Bailey 직교성 질문이 의미하는 바는 기본 요소가 다른 요소와 독립적으로 변하지 않으면 여전히 비율을 독립적으로 취급할 수 있다는 것입니다.
Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE"라는 질문에 "무슨 말인지 이해가 안 돼요. 디자인이 직각이면 그대로 유지됩니까? " 나에게 그 질문은 "차가 빨간색이면 빨간색으로 남아 있습니까?"라고 묻는 것과 같습니다. 그래서 뭔가 놓친 것 같아요.
이 상황은 범주형 요인이 있는 많은 경우를 생각나게 합니다. 수준은 식별되지 않은 상태로 남아 있는 하나 이상의 연속 요인에 대한 대용물일 뿐입니다. 그러나 이산 수준이 있는 모델은 여전히 유효하고 유용합니다.
Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE@Mark_Bailey 답장을 보내 주셔서 감사합니다.따라서 모든 추론, 잔차 평가 및 예측 등을 비율 , 이것은 모델의 가정을 위반하지 않습니까?디자인이 직각이면 그대로 유지됩니까?
여전히 많은 질문이 있지만 이 관행이 합법적인지 확인하고 싶습니다. 감사해요!
Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE요인 C를 B에 대한 비율(승수)로 사용하는 데 문제가 있는지 잘 모르겠습니다. 경험적 모델을 구축하고 있으므로 C를 비율로 생각하고 모델 예측에서 그대로 사용하는 한 괜찮을 것입니다. 다음은 예입니다.
비율을 유지하기 위해 C의 실제 수준을 결정하기 위해 데이터 테이블을 만든 후 데이터 열을 추가할 수 있습니다.
모델에서 C를 사용하고 각 실행을 설정할 때 실제 C를 사용합니다. 이 모델은 최적의 A, B 및 비율(C)을 찾는 데 사용할 수 있습니다.
Re: 한 요인이 다른 요인과 비율로 제한되는 DoE구체적인 상황을 모르기 때문에 실제적, 엔지니어링 또는 통계적 문제가 무엇인지 확신할 수 없지만 제 생각은 다음과 같습니다.
1. C와 B의 상호 작용에 관심이 없다면 C를 B에 중첩시킬 수 있습니다. 이 경우 B의 각 수준에 대해 2개의 다른 수준의 C가 있습니다.
2. B & C의 종속성을 이미 알고 있는 경우 2 수준에 있는 변수를 만들 수 있으며 해당 수준에는 적절한 B & C 조합이 포함됩니다. 예를 들어 종이 무게에 영향을 미치는 요인을 결정하는 종이 제조에서 Virgin Pulp와 Reground Pulp의 두 가지 요인이 있을 수 있습니다. 각각의 요인을 개별 요인으로 실험하거나 2가지 비율의 요인 1개로 실험할 수 있습니다.
