모든 것에 Custom Design DOE를 사용하지 않는 이유안녕 모두,
나는 나를 위해 악마의 옹호자 역할을 할 사람이 필요합니다. JMP에는 다양한 DOE 기능이 있습니다. 예를 들어, JMP에 들어가면 DOE 드롭다운 메뉴에 10가지가 넘는 기존 DOE 디자인이 있습니다. 그리고 Custom Design 기능도 있습니다.
이것은 순진한 질문일 수 있지만 사용자 지정 설계 대신 다른 DOE 설계를 사용하는 것에 대한 주장이 있습니까? 이러한 디자인 중 사용자 정의 디자인이 할 수 없는 일을 할 수 있습니까?
감사,
도널드
암사슴Re: 모든 것에 Custom Design DOE를 사용하지 않는 이유안녕하세요 도널드
왜 이런 질문을 하시는지 알고 싶습니다. 자신의 이해를 위한 것입니까? 아니면 동료들에게 어떻게 조언해야 할지 고민 중이신가요?
대부분의 과학자와 엔지니어의 경우 최종 선별 및 맞춤 설계에 중점을 두는 것이 좋습니다.
왜 확정심사인가? 많은 상황에서 최종 선별 설계(DSD)가 가장 효율적이고 사용하기 쉬운 실험이 될 것입니다. 과학자나 공학자들이 하는 실험은 대부분 스크리닝 실험이라고 말하고 싶습니다. 5개 이상의 연속 요인이 있고 모든 요인이 중요하다는 것을 알지 못합니다. DSD는 이러한 경우에 좋습니다. 소수의 효과가 중요한 것으로 밝혀지면 최적화에 유용한 모델을 얻을 수 있습니다. 모든 요소가 중요하더라도 DSD는 실험 프로세스의 좋은 첫 번째 단계가 되었으며 Augment Design으로 후속 조치를 취할 수 있습니다. JMP의 DSD는 결과를 매우 쉽게 분석할 수 있는 사용하기 쉬운 피팅 방법을 가지고 있습니다. DSD는 Custom Design을 사용하여 다시 만들 수 없으므로 JMP에서 별도의 플랫폼입니다.
Custom Design은 대부분의 다른 실험 상황을 다룹니다.
Classical 메뉴의 옵션은 모두 시도되고 테스트되었으며 여러 번 성공적으로 사용되었습니다. 대부분의 경우 최적 디자인의 특수한 경우이기 때문에 Custom Design을 사용하여 다시 만들 수 있습니다. 나는 그들이 배운 디자인을 다시 만들 수 있도록 DOE의 이전 방법을 배운 사람에게만 Classical 옵션을 권장합니다. Custom Design을 사용하여 Taguchi 디자인을 재현할 수 있을지는 모르겠지만 당신이 원할지는 모르겠습니다. Taguchi 디자인에 JMP를 사용하는 사람을 본 적이 없습니다.
소비자 연구 및 특수 목적의 옵션은 모두 고유한 용도가 있습니다. 그들은 Custom Design이 할 수 없는 일을 확실히 할 수 있습니다. 그러나 그들은 실험자의 소규모 하위 그룹과 관련된 전문화되거나 틈새 상황입니다. 예를 들어, 엔지니어링의 매우 비선형 시스템에 대한 컴퓨터 실험을 위한 공간 채우기 설계. 또는 소비자 선호도를 이해하기 위한 연구를 위한 Max-Diff 설계.
도움이 되기를 바랍니다.
필
Re: 모든 것에 Custom Design DOE를 사용하지 않는 이유안녕하세요 필,
자세한 답변 감사합니다. 저는 제형 과학자이며 동료들이 JMP에 더 많이 참여할 수 있도록 돕고 싶습니다. 대부분의 DOE는 혼합 설계입니다.
커스텀 디자인을 추천하는 게 말이 되는지 아닌지 센스 체크를 하고 싶었다. 그렇게 보이지만 DSD도 선별 목적으로 신중하게 고려해야 합니다.
다른 사람도 의견을 추가하면 감사합니다. 더 즐거울수록
감사
도널드
Re: 모든 것에 Custom Design DOE를 사용하지 않는 이유혼합 디자인의 경우 사용자 정의 디자인을 추천합니다. 사실, 혼합 시나리오에는 최종 선별 설계를 사용할 수 없습니다.
나는 Phil의 제안에 동의합니다. 다른 디자인은 상황에 따라 몇 가지 장점이 있습니다. 예를 들어, 최종 선별 설계(DSD)의 힘은 다음과 같습니다. 약간 주 효과 전용 모델에 대해 사용자 정의 디자인에서 얻을 수 있는 것보다 낮습니다. DSD의 예측 분산은 I-Optimal 맞춤형 설계만큼 좋지 않습니다. 그러나 DSD의 장점은 최적화 및 스크리닝에도 사용할 수 있는 단일 설계입니다.
고전적인 디자인은 사용자 정의 디자인으로 항상 보장되지는 않지만(그러나 동일한 수의 실행에 대해 대부분의 시간을 달성함) 직교성을 제공합니다.
기본적으로 각 디자인에는 장점이 있습니다. 즉, 처음에 디자인이 어떻게/왜 만들어졌는지입니다. 어떤 경우에는 이러한 이점이 귀하에게 가치가 없을 수도 있습니다. 그러나 이것이 바로 JMP가 이 모든 것을 제공하는 이유입니다. 당신은 그 특정한 이점을 원하는 상황이 있을 수 있습니다.
Re: 모든 것에 Custom Design DOE를 사용하지 않는 이유내 생각은 다음과 같습니다.
1. 실행할 실험에 대한 선택은 IMHO, 개인 선택입니다. 상황(컨텍스트), 답변하려는 질문이 무엇인지 이해하고 실험 전략에서 얻을 수 있는 정보와 필요한 리소스를 비교해야 합니다. 어떤 경우에는 효율성을 위해 효율성을 희생할 의향이 있습니다.
2. 엔지니어, 과학자 및 관리자가 어떤 실험이든 실행하도록 설득하는 것이 가장 큰 싸움이 될 수 있습니다. 설계 매트릭스를 "블록 상자"로 생각하고 작동 방식을 이해하지 못한다면 더 어려울 수 있습니다. 얼마나 많은 사람들이 OFAT 사고방식에 영향을 받는지 놀랍습니다. 결국, 그것은 근본적으로 직관적입니다... 클래식 직교 디자인은 설명하기 쉽고 필요한 경우 특히 통계적 배경이 없는 경우 디앨리어싱에 대한 편안함을 제공합니다.
3. 설계 선택의 초점이 요인 효과에 치우쳐 있습니다. 소음을 처리하기 위한 전략에 대한 강조가 충분하지 않습니다. 반복 또는 중첩을 통해 처리되는 단기 노이즈(예: 측정 오류, 샘플 내, 샘플 간). RCBB, BIB 및 분할구를 통해 처리되는 장기 노이즈(예: 주변 조건, 로트 간 원자재, 작업자 기술). 나는 견고한 디자인 상황에서 교차 곱 어레이를 사용하고 사용자 정의 디자인 플랫폼을 사용하여 이것을 설정하는 쉬운 방법을 아직 찾지 못했습니다.
4. "첫 번째 실험의 목적은 더 나은 실험을 설계하는 것입니다." 우리는 인과관계 구조에 대한 이해를 통찰하고 검증/무효화하기 위해 실험합니다. 첫 번째 실험에서 최적의 수준에서 테스트한 모든 중요한 요소를 가질 가능성은 의심스럽습니다. 반복은 우리가 배우는 방법입니다. 첫 번째 실험은 여정의 시작일 뿐입니다.
