반복 횟수가 많은 DOE 기반 회귀 모델안녕하세요 커뮤니티,
제품을 특정 높이에서 떨어뜨리고 그 후에 성능을 테스트하여 합격/불합격 응답이 나온 실험에서 데이터 세트를 받았습니다.
장치의 6가지 다른 구성과 각 구성의 16개 표본이 있었습니다. 96개 표본 모두 무작위 순서로 낙하 테스트를 거쳤습니다.
각 구성에 대해 많은 반복을 하는 주된 이유는 다음과 같습니다. 실패율은 기본 구성의 약 1/10로 알려져 있으며 모든 구성에서 실패하는 장치를 비교하기 위해 어느 정도 확실하게 보고 싶었습니다. 예를 들어 각 구성에 대해 3번의 반복만 수행했다면 실패가 전혀 또는 거의 없었을 것이며 아마 아무것도 배우지 못했을 것입니다.
내 질문은 어떻게 이것을 가장 잘 모델링합니까?
- 96개의 합격/불합격 결과를 모두 로지스틱 모델의 명목 응답으로 사용하면 모든 구성 A 행이 동일한 모델 효과 값을 갖고 모든 구성 B 행이 동일한 모델을 가지므로 16개 그룹에서 모델 효과 값이 동일합니다. 효과 값 등 (각 그룹 내에서 응답은 물론 다양합니다. 일부는 합격, 일부는 불합격입니다.) 이것이 허용됩니까? 나는 입력 변수가 너무 많은 이전에 이와 같은 모델을 시도한 적이 없습니다. 동종의 그룹에서.
- 6가지 구성 각각에 대해 실패 비율(실패 횟수를 16로 나눈 값)을 계산하고 이를 표준 최소 자승 모형에서 연속 응답으로 사용하면 표본 크기가 작아(6 ). 그리고 그 설정이 실제로 실험적으로 수행된 작업(96개의 독립적 실행)을 나타내는지 확실하지 않습니다.
누군가가 도울 수 있기를 바랍니다!
안부 인사,
모르텐
해석학암사슴Re: 반복 횟수가 많은 DOE 기반 회귀 모델먼저 모델이나 분석을 선택하기 전에 실험을 하는 것은 현명하지 못하다는 점을 말씀드립니다. 데이터가 알고 싶은 내용을 지원하지 않을 수 있습니다. 분석과 모델은 마지막이 아니라 먼저입니다.
당신을 만족시킬 수 있는 이진 응답에 대한 여러 유형의 분석이 있습니다. 로지스틱 회귀 모델, 로짓 연결 함수가 있는 이항 일반화 선형 모델 또는 프로빗 분석을 사용할 수 있습니다. 이러한 모든 분석은 동일한 선형 예측자를 사용합니다.
Re: 반복 횟수가 많은 DOE 기반 회귀 모델안녕 마크,
답변 감사드리며, 답변이 늦어 죄송합니다.
나는 불행하게도 테스트가 이미 수행된 모델이 먼저 와야 한다는 것에 동의합니다.
물류 모델을 만들었고 작동하는 것 같습니다. 예를 들어 모든 "반복된 행"(여러 행에 대해 동일한 수준의 모든 요소)이 해당 구성이 통과한다는 확신을 더 많이 제공한다고 생각합니다. 그래서 저는 이 물류 모델을 계속 사용할 것이라고 생각합니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
