DSD에서 실험 하나를 제거할 수 있나요?DSD를 사용하여 7개의 매개변수를 24개의 실험으로 조사하고 싶습니다. 하지만 21개의 실험, 즉 25개의 실험만 실행할 수 있습니다. 실험 장치가 24개 있으므로 모두 사용하고 싶습니다. 25개의 실험 설계를 하고 24개의 실험만 실행할 수 있을까요? 실험 중 하나를 삭제하면 확정 모델을 적용할 수 없습니다. 대신 단계적 방법을 사용하여 모델을 적용할 수 있을까요?
또 다른 사례가 있습니다. 한 번 실행에 실패하면 모델을 어떻게 실행해야 할까요? 실패한 실험을 다시 실행하는 데는 시간이 많이 소요되는데, 이는 저희 팀이 DSD를 사용하는 데 큰 걸림돌입니다.
귀하의 도움에 진심으로 감사드립니다.
고급 통계 모델링실험 설계Re: DSD에서 하나의 실험을 제거할 수 있습니까?제 생각에 이것은 25개 중 1개 실행이 실패한 실행과 같습니다. 적합 최종 모델을 사용하지 못할 수도 있지만 확실히 다른 방법을 사용하여 설계를 모델링할 수 있습니다.
모델을 확인할 수 있는 자료가 있기를 바랍니다.
Re: DSD에서 하나의 실험을 제거할 수 있습니까?안녕 @JMPLearner_2022 ,
의 답변 @루브 아주 좋습니다.
귀하의 사례와 몇 가지 솔루션에 대한 질문을 조금 더 추가하려면 다음을 수행하십시오.
- 목표에 따라 비교하기 위해 여러 유형의 디자인을 생성하려고 했습니까? 아마도 최적 설계(Alias-Optimal 설계와 같이 상호 작용 및 2차 효과 항 추정 가능성이 "가능한 경우"로 고정됨)가 좋은 선택이 될 수 있으며, 모델링 및 실현할 실험 수에 더 많은 유연성을 제공할 수 있습니다.
- 또 다른 옵션은 21개 실행 DSD를 생성하지만 원하는 24개 실행을 갖기 위해 3개의 무작위 복제 실행(및/또는 중심점?)을 추가하는 것입니다.
- 25번의 DSD 실행에서 하나의 실험을 제거하면 확실히 최적성, 통계적 검정력 및 매개변수 추정 정확도를 잃을 수 있지만, 귀하와 louv가 언급했듯이 다른 모델링 기술을 사용하면 DoE 결과를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 세 가지 옵션의 경우 "DoE -> 디자인 진단" 메뉴의 "디자인 비교" 플랫폼을 사용하여 다양한 디자인을 확인하고 비교할 것을 적극 권장합니다. 이렇게 하면 제약 조건과 실험 예산에 따라 최상의 선택을 하는 데 도움이 됩니다.
DoE 결과를 완전히 활용하기 위한 마지막 아이디어(실행 누락의 경우에도)는 매개변수 추정에서 가능한 한 많은 정밀도를 얻기 위해 SVEM을 사용하는 것입니다. Simon Stelzig가 다양한 불완전한 디자인의 사례를 제시하는 프레젠테이션을 볼 수 있지만 여기에서 SVEM을 사용하여 관련성 있고 흥미로운 모델을 얻을 수 있습니다. SVEM(Self-Validated Ensemble Modeling): 복잡한 모델을 사용하는 DOE를 향한 경로... - JMP 사용자 커뮤니티
이것이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: DSD에서 하나의 실험을 제거할 수 있습니까?안녕 @승리자 & @루브 , 빠른 답변에 감사드립니다.
당신이 말했듯이 24개의 장치에 맞게 21개의 실행과 3개의 복제를 선택할 수 있습니다. 다른 방법도 비교했지만 DSD가 최상의 솔루션이라는 것을 알았습니다. 사용자 지정 설계는 주효과와 부분 교호작용 및 곡률을 조사하기 위해 최소 두 개의 블록이 필요합니다. 이는 기존의 선별을 먼저 한 다음 최적화하는 것과 비교할 때 좋지 않습니다. 이점은 모형에서 세 가지 요인만 유의할 경우 주효과, 교호작용 및 곡률을 사용하여 데이터를 적합할 수 있다는 것입니다. 내 유일한 관심사는 곡률 항의 검정력이 충분히 높지 않다는 것입니다(=0.264). 실험을 보강해야 합니까 아니면 충분합니까?
다시한번 답변해주셔서 감사합니다.
Re: DSD에서 하나의 실험을 제거할 수 있습니까?안녕 @JMPLearner_2022 ,
전원에 대한 자세한 내용은 응답을 다시 읽을 수 있습니다. @필_케이 나는 이전 주제에 대해 다음과 같이 말했습니다. 해결: DOE에서 전력 분석을 고려해야 합니까? - JMP 사용자 커뮤니티
특정 경우에 DSD의 주 효과보다 2차 효과에 대한 검정력이 낮은 것이 정상이지만 "충분히 높은"지 여부를 말하기는 어렵습니다.
내 실용적인 조언은 다음과 같습니다.
- 원래 디자인을 실행하고 모델링을 수행하고,
- 일부 유효성 검사 지점을 준비하고 실행합니다(예: 관심 영역에서 DoE에서 완전히 테스트되지 않은 설정 포함). 이러한 검증 포인트는 실험 예산/시간을 잃지 않기 위해 증대된 설계의 일부일 수 있습니다(= 원래 설계를 보강할 때 JMP에서 권장하는 일부 새로운 포인트).
- 검증 포인트에서 실제 값과 예측된 값을 비교합니다. 모델이 귀하의 시스템에 적합한 것 같습니까? 모델이 목표/목적에 적합합니까?
초기 예산이 24회 실행인 경우 JMP에서 제안한 전체 21회 실행 DSD와 검증 포인트로 증강 DSD의 3점을 실행하여 첫 번째 모델이 귀하의 요구 사항에 충분한지 확인하는 것이 좋은 절충안일 수 있습니다.
도움이 되기를 바랍니다.
