표면 프로파일러에서 실제로 좋아 보이고 예측 플롯에 의해 실제처럼 보이는 경우 적합 데이터 부족을 어떻게 처리합니까?친애하는 JMP 전문가 여러분,
두 개의 개별 요소(X_1 및 X_2)가 있는 데이터 세트(첨부 파일 참조)가 있고 모델 실행 후 표면 프로파일러뿐만 아니라 예측된 실제에서 적합이 좋아 보입니다. 그러나 나는 여기에 적합성이 상당히 부족합니다.
이유가 무엇이며 이 데이터 세트를 어떻게 처리해야 하는지 궁금합니다. 여전히 적합성을 믿고 사용할 수 있습니까? 여기에서는 교과서 DoE 대신 개별 요소 집합을 사용해야 했습니다.
도움을 주셔서 감사합니다.
친애하는,
시몬
해석학암사슴Re: surdface 프로파일러에서 실제로 좋아 보이고 예측 플롯에 의해 실제처럼 보이는 경우 적합 데이터 부족을 어떻게 처리합니까?안녕 @SimonFuchs ,
회귀 분석에 대한 적합성 테스트 부족에 대해 자세히 읽을 수 있습니다. 여기 . 적합성 테스트 부족의 문제는 입력 X_1 및 X_2에 대해 복제된 항목이 충분하지 않다는 것입니다. 데이터 세트에는 2행, 6행 및 10행만 포함됩니다. 그리고 X_3과 X_6을 측정한 응답이 기본적으로 동일한 값(해당 실행에 대해)을 가지므로 JMP는 적합성 테스트 부족에 대한 통계를 보고하는 데 어려움을 겪고 있습니다. DOE 실행을 실제로 복제하는 경우 일반 가우스 노이즈에 의해 측정 시스템의 노이즈에만 있는 경우에도 응답이 달라야 합니다.
X_1 및 X_2 쌍이 정확히 동일한 몇 개의 새 행을 추가하여 이를 테스트할 수 있지만 응답 X_3에 대해 약간 다른 값을 입력합니다. 이 새 데이터에 대해 모델을 다시 실행하면 예상대로 JMP가 적합성 결여를 계산하는 것을 볼 수 있습니다. 전체 DOE를 복제할 여유가 있다면 그렇게 하는 것이 좋습니다.
모델에 대해 내가 알아차린 한 가지는 요인 X_1이 교차 항 X_1*X_2 또는 심지어 2차 효과 X_2*X_2보다 덜 중요한 역할(X_3 응답에 대해)을 한다는 것입니다. 실제로 X_1의 역할만으로는 중요한 요소가 아니지만 X_2와 교차하면 꽤 중요한 용어를 얻게 됩니다. 나는 이것이 촉매와 같은 것으로 일어나는 것을 볼 수 있었습니다. 촉매 자체는 반응을 유도하지 않지만 올바른 성분과 혼합되면 매우 효율적으로 반응을 유도할 수 있습니다. 특정 설정이 요인을 있는 그대로 정렬하는 것이 의미가 있습니까? 그렇지 않다면 모델과 모델에 추가하는 용어를 다시 생각해야 합니까?
도움이 되었기를 바랍니다,
DS
Re: surdface 프로파일러에서 실제로 좋아 보이고 예측 플롯에 의해 실제처럼 보이는 경우 적합 데이터 부족을 어떻게 처리합니까?안녕하세요 SDF1입니다.
귀하의 답변에 감사드립니다! X_1에 대해 복제된 항목이 충분하지 않다는 것을 어디에서 확인/분석할 수 있는지 묻고 싶었습니다.
측정을 시작하기 전에 이를 미리 깨닫고 적합 최소 자승 분석 패널에서 이를 확인하는 것이 좋습니다.
여기에 당신의 jelp에 감사드립니다. 예, 이 경우 요소 조합이 의미가 있습니다.
친애하는
시몬
