검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 여러분, 저는 지금 온라인 과정을 배우고 있습니다. 예측 모델링 부분에서 검증은 새로운 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고 과적합 모델을 선택하는 것을 방지하는 데 사용됩니다.
검증에는 추가 데이터가 필요합니다. 그러나 DOE 부분에는 이 추가 데이터가 포함되지 않습니다. 수집된 모든 데이터는 모델 학습에 사용됩니다. 중심점도 모델에서 2차 효과를 평가하는 데 사용됩니다.
반응 표면 DOE를 예로 들어 보겠습니다. 이 DOE의 목표는 일반적으로 "새로운 데이터"(DOE의 포인트와 비교)인 최적의 포인트를 찾는 것입니다. 이 경우 유효성 검사 세트가 포함되지 않은 이유는 무엇입니까? 중요하지 않습니까?
해석학암사슴Re: 검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?잘 넣어 바이런. 당신이 잘한 것처럼 나는 Validation을 구별하는 것을 무시했습니다.
Re: 검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?모두가 "유효성 검사"가 의미하는 바를 확인하는 것이 중요할 수 있습니다.
일반적으로 임시 데이터를 모델링할 때 홀드아웃 데이터 세트를 사용하여 모델을 검증하는 것은 정말 좋은 생각입니다. 홀드아웃 데이터의 적합 통계는 훈련 데이터에서 모델의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 임시 데이터를 모델링할 때 기본 모집단에 대한 추정치를 작성하려고 시도하고 있으며 작은 데이터 세트로 작업하면 모델을 교육하고 평가하는 기능이 약화됩니다. 우리가 모델링하고 있는 시스템에 대한 관찰 수를 최대화하는 것은 더 나은 추정을 위해 중요합니다.
DOE의 데이터는 분석 전에 매우 신중하게 계획되고 수집됩니다. 이 디자인은 어떤 용어가 평가될 때까지 모델에 포함될 수 있는지 알 수 없는 우연 데이터 모델링과 달리 선험적으로 지정된 모델 용어의 포함/사용을 지원합니다.
실험계획법의 경우 설계상 모델 계수를 추정하는 데 모든 데이터가 필요하기 때문에 모델 유효성 검사를 위해 데이터가 보류되지 않습니다. DOE의 핵심 목표는 물리적 현상을 모델링하는 데 필요한 최소한의 데이터를 생성하는 것입니다. DOE의 경우 "검증"이라는 용어는 실험이 완료된 후 추가 실행이 완료됨을 의미합니다. "검증" 실행은 DOE 모델 예측의 품질을 평가하기 위해 예측 값과 비교됩니다. 유효성 검사 실행 횟수는 종종 1-3회 정도로 적습니다. 이러한 실행은 동일한 입력 설정에서 많은 실행/관찰을 생성하는 물리적 시스템에 대한 변경 사항을 지원하는 증거를 제공합니다. 이 모델은 향후 물리적 시스템/프로세스를 조정하는 데 사용될 것입니다.
DOE World는 Modeling World와 유사한 방법을 사용하지만 접근 방식은 매우 다릅니다.
Re: 검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?Mark와 Pete의 의견에 모두 동의합니다. 실험 결과와 분석 결과로 생성된 모델(이를 수행하기 위해 사용하는 통계 또는 실제 판단)은 실험의 추론 공간의 함수입니다. 실험이 미래 조건을 나타내지 않는 경우 분석에서 "통계적으로 유의미한" 정도를 알고 있는 모델은 유용한 반복 가능한 결과를 생성하지 않습니다.
“안타깝게도 미래의 실험(미래의 시험, 내일의 생산)은 이 실험에 영향을 미치는 것과는 다른 환경 조건(온도, 재료, 사람)의 영향을 받을 것입니다… 아마도 추가 실험을 통해 도움을 받을 수 있습니다. (이탤릭체가 추가됨) 미래의 환경 조건이 결과를 사용할 수 있을 만큼 오늘날의 환경 조건과 충분히 비슷할지 여부를 잘못 판단할 위험이 있지만 더 넓은 범위의 조건을 포괄할 수 있습니다.”
데밍 박사
Re: 검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?에 조금 추가하려면 @Mark_Bailey 의 조언에 동의합니다... 철학적으로 DOE는 문제 해결 방법으로서 지식 수집의 효율성을 기본 원칙으로 합니다. 1980년대부터 DOE 강사 중 한 명이 'DOE의 효율성'을 최소한의 자원 지출로 필요한 정보를 얻고자 하는 바람으로 정의했습니다. 오늘날 우리는 모델 중심의 최적 DOE 전술을 통해 모델이 우리의 '필수 정보'라고 말할 수 있습니다. 이와 같이 최적의 DOE 방법은 모든 단일 치료 조합이 필요한 효율성을 제공합니다. 추가 실행이 필요하지 않습니다.
그러나 Mark가 제안하고 모든 건전한 DOE 실무자가 일반적으로 따르는 것은 일단 모델이 있으면 해당 모델이 당면한 실제 문제에 실제로 유용한지 확인하기 위해 추가 실행을 수행하는 것입니다. 따라서 DOE 프로세스에는 필수 단계로 유효성 검사(일부는 이를 확인 또는 확인이라고 함)가 포함되어 있습니다. 이는 초기 실험 후 다른 시간에 발생합니다.
Re: 검증이 DOE에 포함되지 않는 이유는 무엇입니까?모델 검증은 중요한 단계입니다. 선택한 모델을 사용하여 관심 있는 요인 수준(예: 원하는 응답과 바람직하지 않은 응답을 제공할 것으로 예측됨)을 찾은 다음 몇 가지 실행(5-6)을 설정하고 새 실행의 평균 응답을 예측과 비교합니다. 반응을 의미합니다. 차이 테스트가 아닌 동등성 테스트를 사용하는 것이 좋습니다.
자체적으로 검증된 이 데이터는 모형 항의 추정치를 개선하려는 경우 원래 실험과 결합될 수 있습니다.
