맞춤형 DoE 심사 설계맞춤형 DoE 스크리닝 설계에 관해 두 가지 매우 기본적인 질문이 있습니다.
1. 어떤 주효과가 내 반응에 중요한지 알고 싶고 JMP에서 제공한 기본 실행 횟수와 함께 사용자 정의 주효과 선별 설계를 사용하는 경우, 그것이 주효과인지 아니면 다른 교란 양방향인지 어떻게 확인할 수 있습니까? 정말 중요한 상호작용인가요? 모델 분석에서 요인 A가 중요하지만 A가 B*C와 부분적으로 상관관계가 있는 것으로 나타나면 나중에 최적화 설계에 어떤 요인을 포함해야 합니까? 주효과 선별 설계에 이어 최적화 설계를 위해 요인 A와 같이 중요한 주효과만 추가로 조사해야 한다고 가정합니다. 그러나 B*C가 요인 A와 부분적으로 상관되어 있지만 B와 C가 유의하지 않으면 B와 C가 누락됩니다. 심사 DoE의 주요 효과는 무엇입니까?
2. 모델에 통제되지 않은 일부 요인을 포함하면 JMP는 더 이상 상관 관계에 대한 색상 지도를 표시하지 않습니다. 통제되지 않은 요소를 사용하여 설계를 어떻게 평가할 수 있습니까?
감사해요
LL
실험 설계Re: 맞춤형 DoE 심사 설계질문이 너무 많아서 죄송하고, 책과 저널 논문을 추천해주셔서 감사합니다.Re: 맞춤형 DoE 심사 설계정확히는 아니지만 이는 BIB를 수행할 것인지 RCDB를 수행할 것인지에 따라 달라집니다.
죄송하지만, 이 커뮤니티 채팅에서 여러분이 직면하고 있는 문제를 처리하는 방법을 가르치는 것은 그리 효율적이지 않다고 생각합니다. 다양한 방법론과 응용 프로그램에 자신을 노출시킬 수 있도록 해당 주제에 대한 논문/책을 읽는 것이 좋습니다.
제가 제안하는 몇 가지 논문은 다음과 같습니다.
- 샌더스, D., Leitnaker M. 및 McLean R. (2002) "산업 연구의 무작위 완전 블록 설계" 품질공학, Vol. 14, 1호
- 박스, GEP, 스티븐 존스(1992), “ 강력한 제품 실험을 위한 분할 플롯 설계 ", 응용통계학회지 , Vol. 19, 1호
- 존스, 브래들리, 크리스토퍼 J. 나흐츠하임(2009) "분할구 설계: 내용, 이유, 방법", 품질기술저널 , Vol. 41, No. 4, pp. 340-361
- Bisgaard, Søren, (2000), “ 2의 설계 및 분석 kp X 2 qr 분할 플롯 실험 ", 품질기술저널 , Vol. 1월 32일 1호
- Bisgaard, Søren, Murat Kulahei, (2001), “ 견고한 제품 설계: 분할구 교란을 통해 실험 저장 ", 품질공학 , 13(3), 525-530
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계다시 생각해봤는데... "-1"과 "1" 값을 가진 열을 추가하여 모델의 데이터 행을 수동으로 두 개의 블록으로 분리하라는 제안인가요? 총 20개의 실행이 있지만 하루에 10개의 실행만 실행할 수 있는 경우 모델에 블록 요소 "일"로 열을 수동으로 추가하고 처음 10개의 실행에 "-1"을 할당하고 11-11개의 실행에 "1"을 할당해야 합니다. 20번? 내가 당신의 요점을 오해했다면 죄송합니다.Re: 맞춤형 DoE 심사 설계죄송합니다...댓글을 따를 수는 없지만 제가 계획한 것은 일을 블록 요소로 사용하여 총 실행 수를 두 개의 블록으로 분리하는 것이었습니다. HTC 요소와 함께 JMP를 사용하여 이를 수행할 수 있는 방법이 있습니까? 감사해요!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계균형 잡힌 불완전 블록이나 무작위 완전 블록에 관심이 있으십니까? 저는 일반적으로 내장된 JMP 차단 기능을 사용하지 않습니다. 왜냐하면 이 기능은 블록을 무작위 효과로 취급하기 때문입니다. 나는 어떤 노이즈가 블록과 혼동되는지 알고 블록 및 요인별 상호 작용 효과를 모델에 할당하는 실험을 설계하는 것을 선호합니다. 이를 위해 하나의 전체 블록을 복사하여 첫 번째 블록 아래 첫 번째 열의 첫 번째 열린 셀에 붙여넣은 다음 열을 추가하고 블록이라고 부릅니다(첫 번째 블록 -1, 두 번째 블록 1). 또한 저는 일반적으로 단 2개의 블록(주로 산업 실험 응용 프로그램과 농업 실험)만으로 실험을 설계합니다. 나는 블록 효과의 곡률(비선형)에 관심이 없습니다. 왜냐하면 이것은 무의미하기 때문입니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계이 디자인의 차단에 대한 질문...
모든 실행을 완료하려면 며칠이 걸리기 때문에 디자인을 차단하고 싶습니다. 그러나 내 디자인에는 HTC 요소가 있으므로 "그룹이 임의의 크기 블록으로 실행됩니다" 옵션이 표시되지 않습니다. 차단 요인을 요인 목록에 추가할 수 있지만 차단 요인(일)이 고정 차단으로 처리되므로 그렇게 하는 것이 올바른 방법인지 확실하지 않습니다.
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계아니요, 정규 도표에서는 효과가 중요하게 표시되지만 실제적으로는 중요하지 않을 수 있습니다.
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계다시 말하지만, 데이터 테이블이 없으면 실제로 도움을 드릴 수 없습니다.
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계파레토 차트에서 실질적으로 의미 있는 최소 이동보다 큰 추정 효과가 있는 요인은 모두 중요하며 정규 플롯에서도 정규선에서 벗어나야 합니다. 두 플롯 모두 동일한 결론을 제공해야 합니까?
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계제안해 주셔서 감사합니다! 일반 플롯을 얻으려고 했지만 효과 선별 아래의 세 가지 플롯 옵션이 모두 회색으로 표시되어 표시할 수 없습니다.
" 제가 항상 가장 먼저 하는 일은 실질적인 의미를 확인하는 것입니다. 실용적인 가치에 변화를 주었나요? 과학적 또는 공학적 가치가 있다고 생각되는 반응의 가장 작은 변화 증가는 무엇입니까? 이 값을 설정한 후 파레토 플롯에 선을 그리고 실제로 중요한 영향을 미치는 요인을 식별합니다. 그런 다음 정규 도표(다니엘 도표)에서 이러한 효과를 찾아보세요."
모든 요인에 대한 표준 편차를 추정할 수 있고 응답에서 실질적으로 의미 있는 최소 이동을 알 수 있지만 귀하의 제안은 확실하지 않습니다." 이 값을 설정한 후 파레토 플롯에 선을 그리고 실제로 중요한 영향을 미치는 요인을 식별합니다. 그런 다음 정규 도표(다니엘 도표)에서 이러한 효과를 찾아보세요." 수행 방법과 수행 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 감사해요!
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계@JMP38401 늦어서 죄송합니다... 공유해 주신 결과물만 보고 결론을 내리기는 어렵습니다. 복제되지 않은 디자인이 있고 모델이 포화된 것 같습니다. 이 경우 통계적 유의성에 대한 정규 도표(때때로 길이의 PSE 선을 무시해야 함), 실질적인 중요성에 대한 파레토 도표, 베이지안 철학에 관심이 있는 경우 베이즈 도표(모델 적합>빨간색 옵션 삼각형)를 얻으려고 할 수 있습니다. 응답>효과 심사 옆). 제가 항상 가장 먼저 하는 일은 실질적인 의미를 확인하는 것입니다. 실용적인 가치에 변화를 주었나요? 과학적 또는 공학적 가치가 있다고 생각되는 반응의 가장 작은 변화 증가는 무엇입니까? 이 값을 설정한 후 파레토 플롯에 선을 그리고 실제로 중요한 영향을 미치는 요인을 식별합니다. 그런 다음 정규 도표(Daniels 도표)에서 이러한 효과를 찾아보십시오.
최적화에 관한 한 귀하가 제공한 컨텍스트의 양에 따라 조언을 제공하는 것은 극히 어렵습니다. 최적화는 단순한 통계적 설계와는 거리가 멀다는 점을 인식하시기 바랍니다. 과학/공학을 이해하는 사람의 해석이 필요합니다. 하지만 몇 가지 생각 :
1. 모든 것을 설명하는 엄청나게 복잡한 비선형 모델을 만들려는 것이 아닙니다. 모델은 예측에 유용한 효율적인 근사치를 의미합니다.
2. 노이즈를 완전히 이해하지 않는 한 설계 요소 최적화를 수행해서는 안됩니다.
3. RSM은 무엇을 의미하나요? GEP 상자는 이것이 순차적 실험임을 의미합니다. 그것은 하나의 중심 복합 디자인이 아닙니다.
4. 또한 다변량을 생각해야 합니다. 다른 Y를 희생하여 하나의 Y를 최적화하는 것은 아무런 소용이 없습니다.
답변: 맞춤형 DoE 심사 설계주요 효과를 선별하기 위해 Custom DoE를 후속 조치합니다. 아래는 모델 적합 결과입니다. 2보다 작은 t-비율을 갖는 요소는 제거될 수 있고 2보다 큰 t-비율을 갖는 요소만 다음 RSM을 사용하는 최적화 설계에 사용된다고 말하는 것이 안전한가요? 각 요인에 대해 p값이 가능하다면, 다음에는 p값이 0.05보다 작은 요인들이 RSM 최적화 DoE에 포함되어야 한다고 생각합니다. 이 사고 과정에 대한 제안을 주시면 감사하겠습니다. 감사해요!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계절대적인 대답은 없습니다. 때에 따라 다르지. 상관관계의 영향은 분산 인플레이션이며 이는 좋지 않습니다. 완벽한 상관관계(교란)는 분산을 무한대로 팽창시킵니다. 그러나 그렇지 않으면 시작하는 분산에 따라 다릅니다. 작은 차이는 큰 상관관계를 허용할 수 있지만 큰 차이는 인플레이션을 거의 허용하지 않습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계잘못된 수치를 알려드려 죄송합니다. 상관관계 값은 0.033이 아닌 0.33입니다. 0.33은 너무 클 것이라고 생각하지만 얼마나 작은 것이 충분한지는 잘 모르겠습니다. 감사해요
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계@statman 아주 잘 지도하고 있어요. 'the sidelines'에 대한 나의 유일한 추가 의견은 당신이 오래된 디자인 방법의 관점에서 생각하고 있다는 것입니다. 디자인 원칙은 결코 변하지 않지만 방법은 계속해서 개선됩니다. 맞춤형 디자인은 새로운 방법입니다. 불과 20년 전만 해도 불가능했던 전략이 가능해졌습니다. 그러나 새로운 기능에는 새로운 방법의 원리와 방법을 모두 배워야 할 책임이 따릅니다.
예를 들어 활성 효과의 불확실성은 100년 전 통계적 DOE가 시작될 때부터 문제가 되었습니다. 선별 실험의 경제성을 위해 정기적인 부분 요인 설계가 등장한 후 이 방법이 전략을 결정했습니다. 그 결과 혼란스러운 추정치(완전히 상관된 추정치)가 나왔습니다.
세심한 주의를 기울여 플레이하세요 @statman 분산이나 잡음에 대한 질문입니다. 이것은 욕심 많은 실험자가 가장 작은 설계에서 가장 확신을 가지고 가장 많은 정보를 얻기 위해 해결해야 하는 핵심 질문입니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계신호 대 잡음의 문제입니다. 매우 큰 신호(0이 아닌 매개변수 추정)는 상관 관계가 있더라도 잘 추정됩니다. 상관관계는 추정치나 모델에 편향을 일으키지 않습니다. 이는 추정의 표준오차를 부풀린다. 나는 0.033이 매우 작다고 생각한다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계모든 설계 평가 정보는 설계 매트릭스의 함수이지만 제어되지 않은 요인에 대한 열은 비어 있습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계한 가지 덧붙이자면, 컬러맵에서 X1(HTC)과 X2(HTC) 사이의 상관관계는 0.033으로 제게는 너무 크게 들립니다. 앨리어싱에 대해 걱정하지 않기 위해 제안된 최대 상관 관계 값이 있습니까? 감사해요!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계
위는 10개의 요소(7개의 연속 요소와 그 중 3개의 HTC가 포함된 디자인)입니다. 통제되지 않은 요인이 3개 더 있습니다.
디자인을 만든 후에는 통제되지 않은 요소가 없을 때 일반적으로 표시되는 디자인 평가 플랫폼이 표시되지 않습니다.
설계 평가를 보려면 Make Table을 클릭한 다음 DoE Dialog를 클릭해야 했습니다. 그런데 요인을 확인해 보니 X8, X9, X10이 원래의 "Uncontrolled"가 아닌 "Continuous"로 되어 있었습니다. 이것이 디자인 평가에 왜, 어떻게 영향을 미치는지 잘 모르겠습니다. 아래 마지막 그림은 이렇게 얻은 상관관계의 컬러맵을 보여줍니다.
나의 주요 질문은 이 설계가 서로 혼동되거나 다른 양방향 상호 작용에 대해 걱정하지 않고 10가지 요인 중 어떤 주효과가 중요한지 알 수 있는 좋은 설계인지 여부입니다. 내 계획은 RSM을 사용하는 다음 최적화 DoE를 위해 이 스크리닝 DoE에서 중요한 주효과를 사용하는 것입니다. 매우 감사합니다!
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계맞춤형 디자인은 매우 유연합니다. 주효과 모델과 두 상호 작용 별칭 행렬을 정의하고 여전히 상관 관계를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 런 수로 인해 직교 설계가 이루어지지 않을 수 있습니다. 7번의 실행에서 3가지 요소를 생각해 보세요.
사용자 정의 디자인 요소(요인, 모델, 별칭 행렬, 디자인 및 상관 맵)의 사진을 게시할 수 있습니까?
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계빠른 응답에 감사드립니다!
"2. 상호 작용 효과(≥2차)가 의심되는 경우 해상도를 IV+로 높이는 것이 좋습니다."
Minitab에서 설계 해상도를 찾는 방법을 알고 있지만 JMP Custom Design에서는 설계 해상도를 알 수 없습니다. JMP에서 설계 해상도 정보를 얻는 방법을 알려주시겠어요?
"4. 두 번째 질문을 완전히 이해하지 못합니다. 데이터 테이블에 공변량이 있는 경우 공변량과 설계 요인 간의 상관 관계를 확실히 확인할 수 있습니다. 다변량 방법>다변량은 산점도를 제공하고 옵션(빨간색 삼각형)을 선택하면 컬러 맵을 얻을 수 있습니다. 물론 많은 경우 매개변수 추정 출력 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 >열>VIF를 추가하여 VIF를 얻을 수 있습니다.
혼란을 드려 죄송합니다. 제어되지 않는 요인이 없는 경우(요인 역할 열 아래에 연속형 대신 제어되지 않음으로 표시됨) 설계 평가에서 상관 관계 및 별칭 매트릭스의 색상 맵을 볼 수 있습니다. 그러나 통제되지 않은 요소를 추가하면 설계 평가가 사라지고 별칭 매트릭스, 상관 관계의 컬러 맵 및 전력 분석 등을 볼 수 없습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계빠른 답변 감사드립니다!
" 모형 아래 항 목록에 주효과를 입력합니다. 모든 양방향 상호 작용이 별칭 아래의 용어 목록에 있는지 확인하세요. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 Optimality Criterion > Make Alias Optimal Design을 선택하세요.
나는 이것을 시도했지만 모델의 설계 평가에서 Alias Matrix에 어떤 변화도 볼 수 없었습니다. 제가 놓친 부분이 있나요? 아니면 모델이 Alias에 최적화되었는지 어떻게 알 수 있나요? Alias Matrix 또는 상관 관계의 색상 맵에서 더 낮은 상관 관계 효과가 나타날 것이라고 가정하여 "Make Alias Optimal Design"이 어떻게 작동하는지 오해했다면 죄송합니다.
"(실제로 활성화된 용어의 수를 추측하고 그에 대한 최소 실행 횟수를 추가해야 합니다.)"
나는 HTC 중 3개와 함께 7개의 연속 요소를 가지고 있습니다. 또한 DoE를 실행하는 동안 해당 값을 기록할 통제되지 않은 3가지 요인이 있으므로 총 10가지 요인이 있습니다. 맞춤형 DoE 플랫폼을 사용하여 선별 설계를 생성했을 때 최소 실행 수는 11개(요인 10개 + 절편)이고 기본값은 18개입니다. 별칭 조건에는 45개의 양방향 상호 작용이 있습니다. 45개의 양방향 상호 작용 중 10개가 활성 용어일 수 있다고 의심되는 경우 해당 10개의 양방향 상호 작용을 모델에 추가하고 추정성을 가능하면으로 변경한 다음 최소 11개의 실행에 10개의 실행을 추가하여 총 21개의 실행입니까, 아니면 기본 18개의 실행에 10개의 실행을 추가하여 총 28개의 실행으로 만드시겠습니까? 모델에 HTC 요소가 포함되어 있기 때문에 최종 심사 디자인이 작동하지 않는 것 같습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계@JMP38401 , 내 생각은 다음과 같습니다.
1. 부분 계승 및 화면 디자인에 사용하는 세 가지 원칙이 있습니다.
희소성: 중요한 효과가 상대적으로 적습니다(파레토 법칙과 유사).
계층 구조: 1차 > 2차 > 3차 등
유전: 상호작용이 중요하려면 적어도 한 명의 부모가 중요해야 합니다.
귀하의 질문과 관련하여 제 조언은 순위 모델 효과(적어도 2차까지)를 예측하라는 것입니다. 어떤 효과가 합리적이고 설계 해상도 선택에 영향을 미칠 가능성이 있는지에 대한 예측입니다. 모든 1차 효과가 2차 효과보다 높은 순위에 있는 경우 반복 조사 프로세스를 시작하는 데 더 낮은 해상도가 합리적으로 보입니다. 실제로 이것이 계층 구조 원칙입니다. 고차 효과를 교란시켜 요인(1차 효과)의 수를 확장합니다.
2. 상호 작용 효과(≥2차)가 의심되는 경우 해상도를 IV+로 높이는 것이 좋습니다.
3. 나는 최적의 디자인에 대한 생각의 대부분을 대표하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 나는 데이터 분석에서 의미가 없는 인스턴스가 있는 것처럼 보다 효율적인 디자인을 만들기 위해 "부분 교란"을 별로 좋아하지 않습니다. 다음 반복은 어려운 선택이 될 수 있습니다(예: 접힌 디자인이 작동하지 않음). ).
4. 두 번째 질문을 완전히 이해하지 못합니다. 데이터 테이블에 공변량이 있는 경우 공변량과 설계 요인 간의 상관 관계를 확실히 확인할 수 있습니다. 다변량 방법>다변량은 산점도를 제공하고 옵션(빨간색 삼각형)을 선택하면 컬러 맵을 얻을 수 있습니다. 물론 VIF가 많으면 매개변수 추정 출력 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 >열>VIF를 추가하여 VIF를 얻을 수 있습니다.
Re: 맞춤형 DoE 심사 설계" 어떤 주효과가 내 반응에 중요한지 알고 싶고 JMP에서 제공한 기본 실행 횟수를 사용하여 사용자 정의 주효과 선별 설계를 사용한다면 그것이 주효과인지 아니면 다른 혼란스러운 양방향 상호 작용인지 어떻게 확인할 수 있습니까? 정말 중요해요? "
모형 아래 항 목록에 주효과를 입력합니다. 모든 양방향 상호 작용이 별칭 아래의 용어 목록에 있는지 확인하세요. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 Optimality Criterion > Make Alias Optimal Design을 선택합니다.
" 모델 분석에서 요인 A가 중요하지만 A가 B*C와 부분적으로 상관관계가 있는 것으로 나타나면 나중에 최적화 설계에 어떤 요인을 포함해야 합니까? 주효과 선별 설계에 이어 최적화 설계를 위해 요인 A와 같이 중요한 주효과만 추가로 조사해야 한다고 가정합니다. 그러나 B*C가 요인 A와 부분적으로 상관되어 있지만 B와 C가 유의하지 않으면 B와 C가 누락됩니다. 심사 DoE의 주요 효과는 무엇입니까? "
고차항이 잠재적으로 활성화되어 있다고 의심되는 경우 제가 권장하는 두 가지 방법이 있습니다. 먼저 모형 목록에 모든 잠재적 항을 추가합니다. 이러한 용어를 선택하고 추정 가능성 열에서 필요를 클릭한 다음 가능한 경우를 선택합니다. 이 변경으로 인해 두 가지 결과가 생성됩니다. 첫 번째 결과는 추정해야 하는 매개변수의 수에 따라 최소 실행 수가 결정되기 때문에 최소 실행 수가 감소한다는 것입니다. (실제로 활성화된 용어의 수를 추측하고 그에 대한 최소 실행을 추가해야 합니다.) 다른 방법은 확정 선별 설계와 같은 선별 설계를 사용하는 것입니다. 이러한 방식은 핵심 심사 원칙이 유지되는 실제 심사 상황인 한 효과가 있을 것입니다. 당신은 얼마나 많은 요소를 가지고 있습니까? 활동할 가능성이 있는 사람은 몇 명입니까?
나는 당신의 두 번째 질문에 대한 답을 머리 속에서도 모르겠습니다. 아마도 다른 사람이 그런 지식을 갖고 있을 수도 있습니다.
