DoE를 생성할 때 모델링 유형이나 디자인 역할 또는 둘 다를 고려합니까?우리 실험에는 "낮음"/ "중간"/ "높음"으로 설정된 요소가 있습니다. 이러한 수준은 설정을 혼합하여 조정됩니다.
데이터 유형이 문자로 설정됨
모델링 유형이 서수로 설정됨
디자인 역할이 범주형으로 설정됨
값 순서는 "낮음"/ "중간"/ "높음"으로 설정됩니다.
JMP는 해당 정보로 설계를 생성합니까? 낮음은 중간보다 낮습니까?
아니면 순서나 관계가 없는 세 가지 범주적 요인과 동일한 설계가 될 것입니까?
대안은 "낮음"/ "중간"/ "높음"의 이름을 "1"/ "2"/ "3"으로 바꾸는 것입니다.
데이터 유형이 숫자로 설정됨
서수로 설정된 모델링 유형
이산 숫자로 설정된 디자인 역할
실험을 위해 권장 실행 횟수가 적습니다.
어떤 방법이 올바른 방법이거나 어떤 방법을 사용할지 결정하는 방법은 무엇입니까?
도움을 주셔서 미리 감사드립니다!
다니엘라
암사슴Re: DoE를 생성할 때 모델링 유형이나 디자인 역할 또는 둘 다를 고려합니까?요인이 문자열인 경우 JMP는 요인을 불연속적인 것으로 처리합니다. 즉, 수준은 이름일 뿐이며 묵시적 순서가 없음을 의미합니다(서수와 명목은 동일하게 처리됩니다. 사용자 지정 디자이너에서 JMP는 모델링 유형을 묻지 않는다는 점을 기억하십시오). 진정한 범주형 요인의 단점은 다양한 수준에서 매개변수를 추정하는 데 보간을 사용할 수 없다는 것입니다. 각 수준에서 데이터를 가져와야 하며 수준에서 더 적은 수의 데이터 포인트를 취하면 해당 수준에 대한 매개변수 추정치가 감소합니다.
요인이 불연속 숫자로 만들어진 경우 JMP는 요인을 연속적으로 생성합니다. 주요 차이점은 모든 불연속 수준을 달성하기 위해 JMP가 모델에 추가 "가능한 경우" 항을 추가하여 추가 수준을 강제한다는 것입니다. 예를 들어 "2" 수준이 설계에 나타나도록 요인에 대한 추가 제곱 항을 추가합니다. 이 접근 방식은 문자열이 사용되는 것처럼 자주 선택되지 않는 중간 수준으로 이어질 수 있습니다. 왜요? 요인이 실제로 연속적이라면 보간이 매개변수 추정에 도움이 될 수 있기 때문입니다. 낮은 설정과 높은 설정에서 수집된 데이터가 있기 때문에 요소 범위의 중간에 대해 조금 더 알고 있습니다.
일반적으로 요인을 연속형으로 처리할 수 있다면 설계에 대해 연속형으로 만드는 것이 좋습니다. 그러나 만약 그렇다면 나는 질문할 것입니다. 왜 3개의 레벨이 필요합니까? 수학적으로 세 번째 수준에 대한 유일한 이유는 곡률을 추정하는 것입니다. 이 경우 모델에는 제곱 항이 있어야 합니다. 그래서 그 요인들과 그것들을 어떤 식으로 다루어야 하는지에 대해 많은 논의가 있지만, 대부분의 답변은 주제 지식을 기반으로 한다고 생각합니다.
궁극적으로 두 가지 방법으로 디자인을 만듭니다. 귀하의 요구 사항을 충족하는 더 나은 속성을 가진 것은 무엇입니까?
