DoE를 생성할 때 모델링 유형이나 설계 역할 또는 둘 다를 고려합니까?우리의 실험에는 "낮음"/ "중간"/ "높음"으로 설정된 요인이 있습니다. 이러한 수준은 여러 설정에 의해 조정됩니다.
데이터 유형이 문자로 설정됨
모델링 유형이 서수로 설정됨
디자인 역할이 범주로 설정됨
값 순서는 "낮음" / "중간" / "높음"으로 설정됩니다.
JMP는 낮음이 중간보다 낮다는 정보 등으로 설계를 생성합니까?
아니면 순서나 관계가 없는 세 가지 범주형 요인과 동일한 설계입니까?
대안은 "low" / "middle" / "high"의 이름을 "1" / "2" / "3"으로 바꾸는 것입니다.
숫자로 설정된 데이터 유형
서수로 설정된 모델링 유형
이산 숫자로 설정된 디자인 역할
실험을 위해 덜 권장되는 실행이 필요합니다.
어떤 방법이 올바른 방법인지 또는 사용할 방법을 어떻게 결정합니까?
도움을 주셔서 미리 감사드립니다!
다니엘라
암사슴Re: DoE를 생성할 때 모델링 유형이나 설계 역할 또는 둘 다를 고려합니까?요소가 문자열인 경우 JMP는 요소를 불연속 요소로 취급합니다. 즉, 수준은 이름일 뿐이며 암시적인 순서가 없습니다(서수와 명목은 동일하게 취급됩니다. 사용자 정의 디자이너에서 JMP는 모델링 유형을 요구하지 않는다는 점을 기억하십시오). 진정한 범주형 요인의 단점은 다양한 수준에서 모수를 추정하는 데 보간법을 사용할 수 없다는 것입니다. 각 수준에서 데이터를 가져와야 하며 수준에서 더 적은 데이터 포인트를 가져오면 해당 수준에 대한 매개변수의 추정치가 감소합니다.
요인을 불연속 숫자로 만들면 JMP에서 요인을 연속으로 생성합니다. 주요 차이점은 모든 불연속 수준을 달성하기 위해 JMP가 "가능한 경우" 항을 모형에 추가하여 추가 수준을 적용한다는 것입니다. 예를 들어, 디자인에 "2" 수준이 표시되도록 요인에 대한 추가 제곱 항을 추가합니다. 이 접근 방식은 문자열이 사용되는 것처럼 자주 선택되지 않는 중간 수준으로 이어질 수 있습니다. 왜? 요소가 실제로 연속적이면 보간이 매개변수 추정에 도움이 될 수 있기 때문입니다. 낮은 설정과 높은 설정에서 데이터를 수집할 것이기 때문에 요인 범위의 중간에 대해 조금 더 알고 있습니다.
일반적으로 요인을 연속으로 처리할 수 있는 경우 설계를 위해 연속으로 만드는 것이 좋습니다. 하지만 그렇다면 저는 다음과 같은 질문을 할 것입니다. 왜 세 가지 수준이 필요합니까? 수학적으로 세 번째 수준의 유일한 이유는 곡률을 추정하기 위한 것입니다. 이 경우 모델에 제곱 항이 있어야 합니다. 따라서 요인과 처리 방법에 대해 많은 논의가 있지만 대부분의 답변은 주제 지식을 기반으로 한다고 생각합니다.
궁극적으로 두 가지 방법으로 디자인을 만듭니다. 귀하의 요구를 충족하는 더 나은 속성이 있는 것은 무엇입니까?
