중심점 및 스크리닝 설계안녕하세요 회원님들
JMP 16을 사용하여 사용자 정의 주 효과 스크리닝 디자인을 하려고 합니다. 다섯 가지 요인이 있고 요인 중 하나는 4개 수준의 범주형입니다. 사용자 지정 설계는 16개의 실행 실험을 생성하고 연구에 중심점을 추가해야 하는지 궁금합니다. 저는 중요한 요인과 4개의 범주형 변수 중 RSM 설계에 사용해야 하는 요소를 결정하는 데만 관심이 있습니다. 도움을 주시면 대단히 감사하겠습니다.
암사슴Re: 중심점 및 선별 설계필요한? 엄밀히 말하면...아니요, 주요 목표가 영향력 있는 주효과와 주효과만 추정하는 것이라면. 특히 후속 RSM 모델 기반 실험을 수행할 것으로 예상하고 계획하는 스크리닝 설계의 경우.
내가 중심점을 추가하는 것을 고려할 수 있는 유일한 이유는 실험 공간에 대한 순수한 오류 wrt의 실험 독립적인 추정에 대한 일종의 내부를 찾고 있기 때문입니다. 하지만 나에게 이것은 또 다른 질문을 던집니다... 궁극적으로 범주형 요인의 하나 이상의 수준을 선택하게 될 것이기 때문에... 범주형 요인에 대해 모든 수준에서 순수한 오류를 추정하여 '잡음 '는 범주형 요인에 걸쳐 일정합니까? 대답이 '예'인 경우... 범주형 요인의 모든 수준에 걸쳐 중심점을 복제해야 합니다. 그러면 설계의 런 수가 매우 빠르게 증가합니다...현재 런이 우세합니다. 중요한 주효과가 아닌 순수한 오류를 찾고 있습니다. 길게 말하면...중심점은 생략하겠습니다...
다른 사람들은 다르게 느낄 수 있습니까?
Re: 중심점 및 스크리닝 설계중심점은 연속 요인(또는 불연속 숫자 요인)에 관한 것입니다. 당신은 5개의 범주적 요인이 있다고 말합니다. 설명을 올바르게 해석했다면 주효과와 교호작용 효과만 고려하면 됩니다.
Re: 중심점 및 스크리닝 설계16회만 실행하는 선별 실험에서 범주형 요인의 4개 수준으로 작업하는 것은 시스템을 지나치게 단순화하는 것처럼 보입니다. 범주형 요인과 연속형 요인 사이에 교호작용이 있을 가능성이 있는 경우 모형에 교호작용 항을 추가하는 것이 좋습니다. 이것은 스크리닝 실험을 조금 더 크게 만듭니다. 그러나 범주형 변수의 각 수준에 대해 몇 가지 추가 실행을 수행하면 변수 간의 차이를 감지하는 능력이 향상됩니다.
예를 들어, 연속형 변수 중 3개만 중요하고 범주형 변수의 한 수준을 선택한 다음 나머지 3개의 연속형 변수에 대한 교호작용과 2차 효과를 추가하려면 추가로 8번의 실행이 필요하다고 가정해 보겠습니다. (DOE>AUGMENT)
실험 단위가 어렵거나 비싸지 않다면 어쨌든 더 많은 실행이 더 좋습니다.
