DOE 질문 - 너무 적은 자유도저는 JMP 커뮤니티를 처음 접했습니다. 얼마 전 계정을 만들어 운영하게 되었습니다.
실험을 진행 중이며 주요 요인과 모든 2단계 교호작용의 효과를 보고 싶습니다. 저는 L27 Taguchi 어레이를 사용하여 행/시행당 3개의 응답이 있는 4개의 3-레벨 요인을 설명합니다. 2단계 상호 작용을 위한 공간을 만들기 위해 일부 열을 비워 두었습니다. 그러나 내가 이해하지 못하는 것은 Fit Model을 실행하고 Effect Test를 볼 때 내 주요 요인이 있는지 여부를 볼 수있는 충분한 자유도가없는 것처럼 보입니다. 그리고 내 2단계 상호 작용이 중요합니다. (중요성을 결정하기 위해 F-검정을 사용할 계획입니다.)
내 이해에서 주어진 설계/시스템에 대한 총 자유도는 N-1이며, 여기서 N은 응답 또는 데이터 포인트의 수입니다. (27회 실행 * 실행당 3회 응답) - 1 = 80 자유도를 가져야 합니다. #levels - 각 주요 요소에 대한 1개의 자유도(80에서 8 = 72가 남음)와 각 양방향 상호 작용에 대한 자유도를 빼도 어떻게 자유.
JMP의 테이블에 잘못된 정보를 입력한 것은 아닐까요? 참고: 공백으로 남겨둔 열에 따라 Taguchi 어레이의 각 실행에 대한 숫자/레벨 조합 중 일부를 변경했습니다. 내 JMP 파일 및 원시 데이터에 대한 내 첨부 파일을 참조하십시오.
도움과 안내에 미리 감사드립니다!
암사슴Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도커뮤니티에 오신 것을 환영합니다.
이미 모델 대화 상자에서 양방향 상호 작용을 지정해야 한다고 생각합니다. 테이블에 저장된 스크립트에는 주요 효과만 포함되어 있습니다.
Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도모든 요소를 명목상으로 설정했습니다. 3개의 수준을 사용하면 각 주 효과에 2개의 자유도가 필요합니다. 상호 작용은 훨씬 더 필요합니다.
열을 숫자형 연속형으로 변환하면 원하는 모델을 추정할 수 있습니다. 나는 당신의 테이블의 수정된 버전을 포함시켰습니다.
Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도안녕 @Dan_Obermiller .효과가 있었다. 이제 주요 요인과 상호 작용의 효과를 볼 수 있습니다. 당신이 한 일에 대해 조금 더 설명할 수 있습니까?
내 질문은 다음과 같습니다.
1) 열을 숫자 연속형으로 어떻게 변환했습니까? 이러한 결정을 내리게 된 계기는 무엇입니까? 내 원래 모델이 "명목상"이라고 말한 것은 무엇을 의미합니까?
2) 이러한 변경을 숫자형, 연속형으로 변경하여 각 상호작용/요인의 자유도를 어떻게 제어했습니까?
삼) 원래 모델(숫자, 연속형 옵션을 선택하지 않은 상태)과 수정된 모델(숫자형, 연속형 옵션 포함)의 차이점은 무엇입니까? 수정된 모델이 더 나은 옵션인 이유는 무엇입니까?
도와주셔서 감사합니다!
Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도다음과 같은 생각이 있습니다.
"실행"에 관한 중요한 질문은 이러한 반복입니까 아니면 반복입니까? 런이 치료 조합에 대한 변경 없이 수행되면 반복되며 독립 이벤트로 간주되지 않습니다(따라서 자유도에 기여하지 않음). 테이블에 실행 순서가 표시되지 않습니다(실행 순서를 항상 추적하는 것이 좋습니다). 각 치료에 대해 하나의 SN 비율이 있으므로 반복되는 것으로 보입니다. 따라서 총 26개의 자유도가 있습니다. 주 효과의 경우 8개(선형 4개, 2차 4개) 및 고차 효과의 경우 18개입니다. 2-요인 상호작용에는 각각 4개의 자유도가 "필요"하므로 충분한 DF가 없습니다.
데이터 테이블에 대한 몇 가지 질문:
1. 3회 실행의 평균이 데이터 테이블의 평균 열과 일치하지 않습니까? 평균을 계산하는 데 어떤 데이터가 사용되었습니까? 귀하의 공식은 실행 1과 3의 평균을 계산하고 있습니까?
2. SN 비율에 대한 방정식이 런 1&3의 표준 편차인 것 같습니까? 이것은 SN 비율에 대한 올바른 공식이 아닙니까(Taguchi당)? 반응 변수의 목표 값이 크거나 작을수록 좋다면 표준 편차를 사용하십시오. 목표 명목을 맞추려고 하면 다른 방정식이 있습니다. 대응 대상은?
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/overview-of-taguchi-designs.shtml#ww74478
3. 치료를 위한 3회의 데이터 범위가 비정상적입니까(3 2 3 3, 표 순서대로 요인에 해당하는 수준)?
4. 디자인을 가지고 DOE>Design Diagnostics>Evaluate Design으로 가시면 어떤 모델이 적당한지 알 수 있을까요? 다음은 상관 관계의 색상 맵입니다.
5. 외부 배열이 보이지 않습니까? Taguchi의 가장 중요한 공헌 중 하나는 노이즈 요인의 요인보다 제어 가능한 요인에 대한 실험이었습니다. SN 비율은 노이즈 팩토리얼(외부 배열)에 대한 반복 실행에서 수집된 데이터에 대해 계산되었습니다.
각 처리에 대한 올바른 평균과 표준 편차라고 생각하는 데이터 테이블을 첨부했습니다. 나는 특이점을 완전히 진단하지 않았지만 적합 모델 플랫폼을 저장했습니다.
Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도내가 한 일을 설명하기 전에 나는 당신이 그 일을 해야 하는지 확신하지 못한다는 점을 지적해야 합니다. 로 포스팅을 봐주세요 @statman 아주 좋은 질문을 위해.
귀하의 질문 2와 3에 답하기 위해: 귀하의 테이블을 아주 피상적으로 보았을 뿐이며 요소가 명목임을 보았습니다. 또한 값이 숫자임에도 불구하고 텍스트 필드임을 나타내는 열 내에서 요소가 "왼쪽 정렬"되어 있는 것을 보았습니다. 보간이라는 개념이 존재하지 않기 때문에 명목상 요인은 항상 더 많은 자유도를 갖습니다. 예를 들어, -1, 0, +1은 연속형으로 처리되는 경우 하나의 자유도만 사용합니다. -1과 +1만 사용하여 기울기를 추정할 수 있기 때문에 개념적으로 0을 무시해도 됩니다. 그러나 동일한 세 값에 대해 명목상이라면 A, B, C라고 부를 수 있습니다. 이제 A의 효과와 B의 효과를 확인해야 합니다. (C는 차에 의해 얻어질 수 있다). 보간을 사용하여 나를 도울 수 없으므로 2 자유도입니다.
연속 요인이 있는 모델이 더 나은 모델이라고 말하는 것이 아닙니다. 그건 다른 질문입니다. 나는 이것이 상호 작용이 있는 모델을 얻을 수 있는 방법이라고만 말하고 있습니다. 말이 되나요? 모르겠어요. 당신은 당신의 데이터를 알고 있습니다. 이것들 중 하나를 연속 변수로 생각하는 것이 의미가 있습니까? 그들의 이름에 따르면, 나는 그것이 확실하지 않습니다. 다시 일부를 참조하십시오. @statman 님의 질문입니다. Taguchi 설계는 종종 해상도 III 설계이므로 교호작용을 추정하지 않아야 합니다.
첫 번째 질문은 JMP를 어떻게 변경했습니까? 요인 열을 선택했습니다. Cols > 속성 표준화로 이동했습니다. 속성을 클릭하고 데이터 유형을 선택했습니다. 데이터 유형을 숫자로 변경
속성으로 돌아가서 모델링 유형을 선택했습니다. 모델링 유형 필드를 연속으로 변경했습니다. 확인을 클릭했습니다. 모델을 맞추십시오.
Re: DOE 질문 - 너무 적은 자유도나는 다른 질문 라인으로 이 스레드에 오고 있습니다. @Dan_Obermiller 그리고 @statman 나는 그들의 모든 생각에 동의하지만. 한 가지 질문을 하겠습니다. 실험 계획 및 모델링 프로세스에 대한 귀하의 전문 지식 수준은 어느 정도입니까? 초보자라면... 더 이상의 실험이나 분석을 중단하고 SAS "Statistical Thinking for Industrial Problem Solving" 과정을 실행하고 전체 과정을 처음부터 끝까지 완료할 것입니다. 코스 랜딩 페이지 링크는 다음과 같습니다.
산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 과정은 무료이며 웹 브라우저와 호기심만 있으면 됩니다. JMP가 필요하지도 않습니다. 코스 설계는 코스와 연습을 완료할 때 가상 머신 환경에서 JMP Pro를 실행하도록 되어 있습니다.
