맞춤형 DoE 심사 설계맞춤형 DoE 심사 설계에 대한 두 가지 기본적인 질문이 있습니다.
1. 어떤 주효과가 내 응답에 중요한지 알고 싶고 JMP에서 제공한 기본 실행 번호와 함께 사용자 정의 주효과 선별 설계를 사용하려는 경우 이것이 주효과인지 또는 다른 교란 양방향 양방향인지 어떻게 확신할 수 있습니까? 정말 중요한 상호 작용? 모델 분석에서 요인 A가 중요하지만 A가 B*C와 부분적으로 상관관계가 있는 것으로 나타나면 나중에 최적화 설계에 어떤 요인을 포함해야 합니까? 주효과 선별 설계에 따라 최적화 설계를 위해 요인 A와 같이 유의한 주요 효과만 추가로 조사해야 한다고 가정하지만 B*C가 요인 A와 부분적으로 상관되지만 B와 C가 유의하지 않은 경우 B와 C가 누락될 것입니다. 스크리닝 DoE의 주요 효과?
2. 모델에 일부 제어되지 않은 요소를 포함하면 JMP는 상관 관계에 대한 색상 맵을 더 이상 표시하지 않습니다. 통제되지 않은 요인이 있는 설계를 어떻게 평가할 수 있습니까?
감사
NS
암사슴Re: 맞춤형 DoE 심사 설계" 어떤 주효과가 내 반응에 중요한지 알고 싶고 JMP에서 제공한 기본 실행 번호와 함께 사용자 정의 주효과 선별 설계를 사용하고 싶다면 그것이 주효과인지 아니면 다른 혼란스러운 양방향 상호작용인지 어떻게 확신할 수 있습니까? 정말 중요합니까? "
모형 아래의 항 목록에 주효과를 입력합니다. 모든 양방향 상호 작용이 별칭 아래의 용어 목록에 있는지 확인합니다. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 최적성 기준 > 별칭을 최적 설계로 만들기를 선택합니다.
" 모델 분석에서 요인 A가 중요하지만 A가 B*C와 부분적으로 상관관계가 있는 것으로 나타나면 나중에 최적화 설계에 어떤 요인을 포함해야 합니까? 주효과 선별 설계에 따라 최적화 설계를 위해 요인 A와 같이 유의한 주요 효과만 추가로 조사해야 한다고 가정하지만 B*C가 요인 A와 부분적으로 상관되지만 B와 C가 유의하지 않은 경우 B와 C가 누락될 것입니다. 스크리닝 DoE의 주요 효과? "
고차 용어가 잠재적으로 활성화되어 있다고 의심되는 경우 두 가지 방법을 권장합니다. 먼저 모형 목록에 모든 잠재적 항을 추가합니다. 이 용어를 선택하고 추정 가능성 열에서 필요를 클릭한 다음 가능한 경우를 선택하십시오. 이 변경은 두 가지 결과를 생성합니다. 첫 번째 결과는 추정해야 하는 매개변수의 수에 의해 결정되기 때문에 최소 런 수가 감소한다는 것입니다. (실제 활성 항의 수를 추측하고 최소 런을 추가해야 합니다.) 다른 방법은 최종 선별 설계와 같은 선별 설계를 사용하는 것입니다. 이 방법은 주요 심사 원칙이 유지되는 진정한 심사 상황인 한 작동할 것입니다. 당신에게 몇 가지 요인이 있습니까? 얼마나 많은 사람들이 활동할 것 같습니까?
나는 내 머리 꼭대기에서 두 번째 질문에 대한 답을 모릅니다. 아마도 다른 누군가가 그 지식을 가지고 있을 것입니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계@JMP38401 , 제 생각은 다음과 같습니다.
1. 부분 요인 및 화면 디자인에 대해 우리가 의존하는 세 가지 원칙이 있습니다.
희소성: 상대적으로 유의미한 효과가 거의 없음(파레토 원리와 유사)
계층: 1차 > 2차 > 3차 등
유전: 상호작용이 중요하기 위해서는 적어도 한 부모가 중요해야 합니다.
귀하의 질문과 관련하여 제 조언은 순위 모델 효과(적어도 2차까지)를 예측하는 것입니다. 합리적이고 가능성이 있는 효과가 설계 해상도 선택에 영향을 줄 것이라고 생각하는 효과에 대한 예측입니다. 모든 1차 효과의 순위가 2차 효과보다 높으면 더 낮은 해상도가 반복적인 조사 프로세스를 시작하는 것이 합리적으로 보입니다. 사실 이것은 계층 구조 원칙입니다. 고차 효과를 교란시켜 요인(1차 효과)의 수를 확장합니다.
2. 상호 작용 효과(≥2차)가 의심되는 경우 해상도를 IV+로 높일 수 있습니다.
3. 나는 최적의 디자인에 대한 생각의 대부분을 대표하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 나는 데이터 분석에서 의미가 없는 경우가 있는 것처럼 더 효율적인 디자인을 만들기 위한 "부분적 혼란"의 열렬한 팬이 아닙니다. 다음 반복은 어려운 선택이 될 수 있습니다(예: 디자인을 접으면 작동하지 않음 ).
4. 두 번째 질문을 완전히 이해하지 못했습니다. 데이터 테이블에 공변량이 있는 경우 공변량과 설계 요인 간의 상관 관계를 확실히 확인할 수 있습니다. Multivariate Methods>Multivariate는 산점도를 제공하고 색상 맵을 얻을 수 있는 옵션(빨간색 삼각형)을 선택합니다. 물론 많은 경우 매개변수 추정 출력 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 >열>VIF를 추가하여 VIF를 얻을 수 있습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계빠른 답변 감사합니다!
" 모형 아래의 항 목록에 주효과를 입력합니다. 모든 양방향 상호 작용이 별칭 아래의 용어 목록에 있는지 확인합니다. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 최적성 기준 > 별칭을 최적 설계로 설정을 선택합니다."
나는 이것을 시도했고 모델의 디자인 평가에서 Alias Matrix에서 어떤 변화도 보지 못했습니다. 내가 놓친 것이 있거나 모델이 Alias에 최적화되어 있는지 어떻게 알 수 있습니까? Alias Matrix 또는 상관 관계의 색상 맵에서 더 낮은 상관 효과를 볼 수 있다고 가정하여 "Alias Optimal Design"이 작동하는 방식을 잘못 이해했다면 죄송합니다.
"(실제로 활성화된 용어의 수를 추측하고 최소로 실행을 추가해야 합니다.)"
나는 3개의 HTC와 함께 7개의 연속 요소를 가지고 있습니다. 나는 또한 3개의 통제되지 않은 요소를 가지고 있는데, 이 요소는 총 10개 요소로 DoE를 실행하는 동안 값을 기록할 것입니다. Custom DoE 플랫폼을 사용하여 스크리닝 디자인을 생성했을 때 최소 실행 횟수는 11회(요인 10개 + 절편)이고 기본 실행 횟수는 18회입니다. 별칭 조건에는 45개의 양방향 상호 작용이 있습니다. 45개의 양방향 상호 작용 중 10개가 활성 항일 수 있다고 의심되는 경우 해당 10개의 양방향 상호 작용을 모델에 추가하고 추정 가능성을 가능한 경우로 변경하고 최소 11개의 실행에 10개의 실행을 추가하여 총 21회 실행하거나 기본 18회 실행에 10회 실행을 추가하여 총 28회 실행하시겠습니까? 모델에 HTC 요인이 있으므로 최종 선별 설계가 작동하지 않는 것 같습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계빠른 답변 감사합니다!
"2. 상호 작용 효과(≥2차)가 의심되는 경우 해상도를 IV+로 높일 수 있습니다."
Minitab에서 설계 해상도를 찾는 방법을 알고 있지만 JMP Custom Design에서 설계 해상도를 말할 수 없습니다. JMP에서 설계 해상도 정보를 얻는 방법을 알려주시겠습니까?
"4. 두 번째 질문을 완전히 이해하지 못했습니다. 데이터 테이블에 공변량이 있는 경우 공변량과 설계 요인 간의 상관 관계를 확실히 확인할 수 있습니다. Multivariate Methods>Multivariate는 산점도를 제공하고 색상 맵을 얻을 수 있는 옵션(빨간색 삼각형)을 선택합니다. 물론 많은 경우 매개변수 추정 출력 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 >열>VIF를 추가하여 VIF를 얻을 수 있습니다."
혼란을 드려 죄송합니다. 제어되지 않은 요소가 없을 때(요소 역할 열 아래에 연속 대신 제어되지 않음이라고 표시됨) 디자인 평가에서 상관 관계 및 별칭 행렬의 색상 맵을 볼 수 있습니다. 그러나 제어되지 않은 요소를 추가하면 Design Evaluation이 사라지고 Alias Matrix, 상관 관계의 색상 맵 및 Power Analysis 등을 볼 수 없습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계맞춤형 디자인은 매우 유연합니다. 주효과 모델과 2-상호작용 별칭 행렬을 정의하고도 상관 관계를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 런 수로 인해 직교 설계가 수행되지 않을 수 있습니다. 7번의 실행에서 3가지 요소를 생각하십시오.
사용자 정의 디자인 요소(인자, 모델, 별칭 행렬, 디자인 및 상관 관계 맵)의 사진을 게시할 수 있습니까?
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계
위의 디자인은 10개의 요소(7개의 연속 요소와 3개의 HTC가 포함된 요소)가 있는 디자인입니다. 3개의 통제되지 않은 요인이 더 있습니다.
디자인을 한 후에는 제어되지 않는 요소가 없을 때 일반적으로 보던 것처럼 디자인 평가 플랫폼이 표시되지 않습니다.
디자인 평가를 보려면 테이블 만들기를 클릭한 다음 DoE 대화 상자를 클릭해야 했습니다. 하지만 요인을 확인해보니 X8, X9, X10이 원래의 '비통제'가 아닌 '연속'이 됐다. 왜 그것이 설계 평가에 영향을 미치는지 확실하지 않습니다. 아래의 마지막 그림은 이렇게 얻은 상관관계의 컬러맵을 보여줍니다.
내 주요 질문은 이 설계가 서로의 교란 및 기타 양방향 상호작용에 대해 걱정하지 않고 10가지 요인 중 어떤 주효과가 중요한지 알려주는 좋은 설계인지 여부입니다. 내 계획은 RSM을 사용하여 다음 최적화 DoE를 위해 이 스크리닝 DoE에서 중요한 주 효과를 사용하는 것입니다. 매우 감사합니다!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계한 가지만 덧붙이자면 컬러 맵에서 X1(HTC)과 X2(HTC) 사이의 상관 관계는 0.033으로 제게는 너무 크게 들립니다. Aliasing에 대해 걱정하지 않으려면 최대 상관 관계에 대한 제안 값이 있습니까? 감사!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계모든 설계 평가 정보는 설계 행렬의 함수이지만 통제되지 않은 요인에 대한 열은 비어 있습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계신호 대 잡음의 문제입니다. 매우 큰 신호(0이 아닌 매개변수 추정값)는 상관관계가 있더라도 잘 추정됩니다. 상관 관계는 추정치나 모델을 편향시키지 않습니다. 추정의 표준 오차를 부풀립니다. 나는 0.033이 매우 작다고 생각한다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계@statman 아주 잘 안내하고 있습니다. 'sidelines'에서 내 유일한 추가 의견은 당신이 오래된 디자인 방법의 관점에서 생각하고 있다는 것입니다. 디자인 원칙은 절대 변하지 않지만 방법은 계속 개선됩니다. 맞춤형 디자인은 새로운 방법입니다. 불과 20년 전에는 불가능했던 전략을 가능하게 합니다. 그러나 새로운 기능에는 새로운 방법의 원리와 방법을 모두 배워야 할 책임이 따릅니다.
예를 들어, 활성 효과의 불확실성은 1세기 전 통계 DOE 시작부터 문제였습니다. 스크리닝 실험에서 경제성을 위해 규칙적인 부분 요인 설계가 나타난 후 방법이 전략을 지시했습니다. 결과적으로 혼동된 추정값(완전히 상관된 추정값)이 발생했습니다.
세심한 주의를 기울이다 @statman 의 분산 또는 노이즈에 대한 질문입니다. 이것은 탐욕스러운 실험자가 가장 작은 디자인에서 가장 자신 있게 가장 많은 정보를 얻기 위해 해결해야 하는 핵심 질문입니다.
