맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인의 문제안녕하세요 여러분,
모델에 정의된 요인으로 맞춤형 설계를 실행하기 위한 요인과 스크립트를 첨부합니다. 나열된 모든 요인은 유의미한 것으로 알려져 있으며, 이들 사이에 중간 정도의 상관관계(<10%?)가 있어야만 허용될 수 있습니다.
맞춤형 DOE 플랫폼이 사용됩니다. JMP에서는 최소 DOE를 20개 실행, 기본값은 36개 실행을 제안합니다.
문제는 제안된 DOE에 있으며, 일부 요인은 매우 높은 상관관계를 갖고 있습니다(최대 85% 상관관계).
기준을 A-optimal/Alias Optimal로 변경하려고 시도하여 실행 횟수를 늘렸습니다. 동일한 매개변수는 매우 높은 상관 관계를 유지합니다.상관관계를 10% 미만으로 줄이는 방법을 알려주실 수 있나요?
도와주실 수 있나요?
고마워요, 발레리
Re: 맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인과 관련된 문제Phil, Sam, Don에게 감사드립니다.
Re: 맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인과 관련된 문제안녕 @Valerie_Nedbal ,
상관관계를 0.1 이하로 줄이는 것은 불가능하다고 생각합니다. 동일한 요인의 주효과와 3차 항 사이에는 높은 상관관계가 있을 것으로 예상됩니다.
Goos와 Jones(첨부된 저널에 있음)의 5장에 있는 예가 좋은 예입니다. 이는 모든 3차 항을 포함하는 2개 요인에 대한 설계입니다. 상관 색상 맵은 끔찍해 보입니다(아래). 이는 부분적으로 불규칙한 모양의 요인 공간이기 때문입니다. 그러나 이는 동일한 요인의 주효과와 3차항 사이에 낮은 상관관계를 갖는 것이 불가능하기 때문이기도 합니다.
이러한 높은 상관관계에도 불구하고 실험은 성공적이었으며 유용한 모델을 구축할 수 있었습니다.
Re: 맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인과 관련된 문제안녕하세요, Sam과 Don님,
실제로 이러한 높은 항은 매우 중요한 것으로 알려져 있으므로 모델에 유지되어야 합니다. 상관관계를 줄이는 방법이 있는지 알고 있나요?
미리 감사드립니다.
발레리
Re: 맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인과 관련된 문제@Valerie_Nedbal 상관 관계가 높은 효과는 빈도 요인이 이산형 숫자 요인으로 지정되므로 모델에 배치되는 고차 효과입니다.최적의 설계를 찾고 주파수를 이산적으로 만들기 위해 최적의 설계를 찾는 데 사용되는 모델에 더 높은 차수의 항(빈도^2 및 다른 요인과의 상호 작용)이 배치됩니다.
내 생각에는 데이터에 잘 맞는 실제 모델에는 고차 항이 필요하지 않을 가능성이 높습니다.설계 평가에서 이러한 고차 항을 제거하면 전반적으로 설계가 좋아 보입니다.또한 디자인을 그래프로 나타내면 모든 요소에 걸쳐 균형이 잘 잡힌 디자인임을 알 수 있습니다.
이는 또한 실험의 목표에 따라 달라집니다.상영용이라면 아주 좋은 디자인이라고 할 수 있겠네요.예측 또는 최적화를 위해서는 추가 설계 포인트가 필요하거나 기존 설계 포인트 내에서 더 많은 복제가 필요할 수 있습니다.
설계 평가의 모델에서 다음을 제거하십시오.
디자인 플롯:
Re: 맞춤형 디자인: 상관관계가 높은 요인과 관련된 문제모든 높은 상관관계에는 주효과 또는 다른 3개 FI와의 3요인 상호작용이 포함됩니다. 6단계 이산형 수치요소는 다소 과한 것 같습니다. 레벨이 왜 이렇게 많아? 이에 대한 대답은 디자인을 만드는 데 더 나은 접근 방식을 암시할 수 있습니다.
