차단에 대한 제약을 수행안녕하세요 여러분 
저는 JMP를 사용한 실험 설계가 처음이고 블록에 문제가 있습니다.
그 상황 :
다음을 사용하여 DoE를 수행하고 싶습니다.
-> 2개 레벨의 4개 매개변수
- 1개의 매개변수, 3개의 레벨(A1, A2 및 A3)을 사용하여 "A"라고 합시다.
몇 가지 제약이 있습니다.
- 이 실험은 "블록"으로 수행됩니다. 즉, 각 6번의 실험에 대해 반응에 영향을 미치는 것으로 알려진 시작 재료를 변경합니다.
- 2 레벨의 매개변수 중 하나가 내 시작 재료에 연결되어 있으며, 이는 이 매개변수가 내 시작 재료에 의해 고정된다는 것을 의미합니다.
- 또 다른 제약은 블록당 "A" 수준을 2개만 테스트할 수 있다는 것입니다.
차단에 제약을 가할 수 없었기 때문에 다음을 시도했습니다.
- "이산 숫자"로서의 A
- 3개의 매개변수 연속
- "uncontrolled"의 ma 시작 매트에 연결된 매개변수
- "카테고리"로 내 시작 매트
그리고 "범주"당 하나의 "A"를 제외하기 위해 허용되지 않는 조합을 사용했습니다.
작동하는 것 같지만 그렇게 하면 실험 순서를 따르지 않습니다(블록 단위로 작업하고 JMP에 말하지 않기 때문에). 또한, 범주형은 내가 실제로 필요하지 않은 출발 물질의 효과를 평가하는 데 사용해야 하기 때문에 매우 우아하지 않습니다.
누군가 제안이 있습니까?
읽어주셔서 대단히 감사합니다,
좋은 하루 되시고 안전하세요.
암사슴Re: 차단에 제약을 가하세요.두 수준의 네 가지 요인은 연속적입니까 아니면 범주형입니까? 요인 A의 수준이 실제로 범주형(A1, A2 및 A3)입니까?
주의하십시오. '블록'은 DOE에서 특정한 의미를 갖습니다. 의미를 확인해보자. 6개의 실험 단위(샘플)를 제공하기 위해 출발 물질이 사용됩니까? 그렇다면 차단이 맞습니다.
출발 물질과 관련된 요인의 수준을 측정할 수 있습니까? 그렇다면 데이터 테이블에 측정값을 기록하고 DOE의 수준을 공변량 요인으로 입력하십시오. 실험 전에 수준을 측정할 수 없으면 요인을 제어되지 않음으로 입력한 다음 실행 중 수준을 측정하고 데이터 테이블을 업데이트하십시오.
Re: 차단에 제약을 가하세요.커뮤니티에 오신 것을 환영합니다! Mark가 이미 제기한 것 외에도 귀하의 상황과 관련된 여러 질문/코멘트가 있습니다. 다음은 제 생각입니다.
1. 이것은 선별 설계입니까 아니면 지식 연속체 아래에 있습니까(이것이 시리즈의 첫 번째 실험입니까 아니면 이미 몇 가지 실험을 실행한 적이 있습니까?). 어떤 질문에 답하려고 합니까? 이 실험의 잠재적인 결과를 예측했거나 예상했습니까? 이 실험에서 배운 정보가 지식에 어떻게 추가됩니까? 다음 작업 세트는 무엇입니까? 상황을 더 잘 이해하지 않고 건전한 조언을 하는 것은 극히 어렵습니다.
2. 차단은 추론 공간을 늘리면서 설계의 정밀도를 향상시키거나 적어도 정밀도를 손상시키지 않는 전략입니다. 노이즈(관리하고 싶지 않은 요소)를 차단 효과와 혼동하여 이를 수행합니다. 블록 내 잡음은 일정하게 유지되며(따라서 영향이 없고 잡음으로 인한 블록 내 랜덤 오류를 줄여 설계의 정밀도를 높이고 MSE를 낮춤) 해당 잡음은 블록 간에 의도적으로 변경됩니다(추론 공간을 늘리기 위해 ). 또한 블록과 교락된 요인을 할당할 수 있는 경우 블록별 요인 상호 작용을 추정하여 잡음에 대한 설계 요인의 견고성을 결정할 수 있습니다(요인별 상호 작용 없음). 이것이 당신이 할 의도입니까?
3. 5개의 디자인 요소(2-수준 4개, 3개 수준 1개)가 있습니까? 설계를 분할하거나 최적의 설계 전략을 시도한 다음 블록을 고려 중인 것으로 보입니다. 이것은 불완전 블록(BIB)일 가능성이 있습니다. Mark가 제안한 것처럼 대안이 있습니다. 소음을 측정할 수 있는 경우 소음을 공변량으로 교환할 수 있습니다.
4. A는 무엇입니까? A가 재료 내에 "중첩"되어 있습니까(다른 수준의 A가 재료에 조건부로 사용됨)?
5. 왜 물질의 효과를 정량화하고 싶지 않습니까? " 범주형은 내가 실제로 필요하지 않은 출발 물질의 효과를 평가하는 데 사용해야 합니다." 재료와 디자인 요소의 잠재적인 상호 작용에 대해 우려하고 계십니까?
6. 응답 변수는 무엇입니까? 그들은 연속적입니까? 모델 효과의 예측 순위는 무엇입니까?
