DoE에서의 반복 실험에 대하여모두들 안녕,
나는 그룹의 간단한 문제가 되기를 바라고 있습니다.
나는 최근에 세 가지 요소로 DoE를 설정했으며 각 요소는 3개 수준에서 개별 수치 값을 가집니다.나는 3 블록에서 실행될 18 실행으로 2 차 효과와의 교차 상호 작용을 지정했습니다.설계할 반복을 지정하지 않았지만 설계 매트릭스에서 실행 중 4개가 중복되었음을 알 수 있습니다.즉, 18 런 설계는 14개의 고유한 조합과 4개의 중복 조합으로 구성됩니다.
첫째 : 이것은 비정형입니까?나는 18개의 실행이 모두 고유해야 한다고 생각했습니다.JMP가 이를 통해 달성하려는 어떤 종류의 힘이 있습니까?
-또는-
두 번째: 초기 설정에서 누락된 것이 있을 수 있으며 실제로 설계 공간을 올바르게 조사하지 못하고 있습니까?
불행히도 처음 두 블록이 시작되었고 반복 중 하나를 포함합니다(즉, 지금까지 1회 반복으로 11개의 고유한 실행이 있습니다).
디자인이 적절하다고 가정하면...원래 계획 및 평가(맞습니까?)에 따라 계속 진행할 수 있습니다.
그러나 이것이 최선의 접근 방식이 아니라는 피드백이 있는 경우: 1) 원래 디자인을 계속 사용한다면 무엇을 놓치게 될까요?2) 반복에 대한 대체 조건을 대체하기 위해 마지막 무작위 블록을 재구성할 수 있습니까?
이에 대한 귀하의 의견에 미리 감사드립니다!
크리스
품질 및 프로세스 엔지니어링Re: DoE에서 반복 실험에 대해안녕 마크와 빅터,
의견을 주신 두 분 모두에게 감사드립니다... 확실히 도움이 되었으며 두 분 모두에게 감사드립니다.평가와 관련하여 질문이 있는 경우 최종 블록이 완료된 후 연락할 수 있습니다.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해괜찮아요 @Mark_Bailey , 내가 뭔가를 놓쳤을까봐 귀하의 답변을 읽는 것이 혼란스러웠습니다.
글을 쓸 때 첫 번째 답변을 줄 생각으로 이 게시물의 첫 번째 답글과 동일한 문제가 발생했는데, 내 답글이 게시될 때 이미 답변을 제안했습니다.Re: DoE에서 반복 실험에 대해혼란을 드려 죄송합니다. 처음에는 배경이 완전히 투명하지 않았고 더 많은 정보가 나오면서 응답이 동기화되지 않았습니다. 중간에 변경을 제안한 것이 아닙니다. Custom Design이 예상치 못한 솔루션에 도달할 수 있는 방법을 설명하려고 했습니다. 처음부터 대안을 제시하려 했다. 그게 다야.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해안녕 @Mark_Bailey ,
문제는 2차 항을 추정하고 불연속 수치 요인을 연속 수치 요인으로 전환하는 것에 관한 것이었기 때문에 이러한 변경은 실행을 수정하지 않고(그리고 증강에서 무작위 블록을 떨어뜨릴 위험) ? 2차 항의 추정은 첫 번째 설계부터 이미 가능했기 때문에 마지막 임의 블록에서 런을 변경할 지점이 보이지 않습니까?
저는 JMP가 "Augment design" 플랫폼으로 실험하는 동안 변경 사항을 준수할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이에 대해 "기술적인" 의심은 없습니다(실제로 "Augment design" 플랫폼을 "재생"하고 그러나 여기서는 이미 계획된 마지막 무작위 실험 블록을 실행하지 않고 이러한 실행을 새로 계산된 실험으로 변경하는 것의 구체적이고 중요한 이점을 보지 못합니다. 두 가지 접근 방식을 비교하면 두 가지 매우 유사한 설계가 표시되므로 원래 디자인을 따르기 위해 "단순"하고 실용적인 옵션을 고수하는 것이 더 나은(또는 적어도 더 쉬운) ? 내가 요점을 놓치고 있는지 설명해 주시겠습니까?
미리 감사드립니다.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해우선, 당신은 그것을 깨뜨릴 수 없습니다. 여전히 작동하는 회귀 분석을 사용합니다. 디자인은 모델에 대한 최적의 데이터를 수집하려는 시도입니다.
나는 이런 식으로 회복하려고 노력할 것입니다. 아직 실행되지 않은 실행을 삭제합니다. 그런 다음 DOE > Augment Design을 선택합니다. 이 플랫폼은 이미 가지고 있는 실행을 고려하여 완료할 최상의 실행 세트를 생성합니다. 시도 해봐.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해안녕 @CBroomell1 ,
원래 설계에서 2차 효과의 추정 가능성을 변경하지 않은 경우(JMP에서 기본적으로 "가능한 경우"로 설정됨) 요인 유형을 불연속 숫자에서 연속 숫자로 변경하면 제가 설명한 두 번째 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 각 숫자 요인에 중간 수준이 있으므로(초기 요인 유형 이산 숫자로 인해 설계에서 중간 수준이 "강제"됨) 자유도가 충분하면 JMP가 모형에서 2차 항을 추정할 수 있습니다.
14개의 고유 런(및 4개의 반복 실행)이 있으므로 14개 항(절편 + 13개 항)을 추정할 수 있어야 설계에서 2차 항을 추정할 수 있습니다.
분석/모델링 부분에 문제가 있다면 망설이지 말고 JMP 커뮤니티에 다시 질문해 주세요.
이것이 귀하의 질문에 대한 답변이 되었기를 바랍니다.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해감사합니다 빅터!
즉석에서 DoE를 변경하지 않습니다.
매개변수 관련: 매개변수는 실제로 연속적이지만 중심점이 있습니다.초기 행렬을 설정하고 각 수준에 대해 세 가지 신중한 값을 설정하는 방법이 명확하지 않았습니다.하지만 실제로는 특정 한계 사이를 돌아다닐 수 있는 유연성이 있습니다(요인은 시약의 농도 및 시간과 관련됨).
따라서 최종 블록이 완료되면(불연속 값으로 설정된 매트릭스 사용) 모델에서 곡률을 얻을 수 있습니까?
최상의,
크리스
Re: DoE에서 반복 실험에 대해안녕 @CBroomell1 ,
요인에 대한 컨텍스트를 제공할 수 있는 경우 설계에서 요인에 더 적합한 유형에 대한 조언을 제공하는 데 도움이 됩니다. 수치적 요인이 있지만 일부 간격 사이에 값을 고정할 수 없는 경우(예: 산업용 용광로 온도는 불연속 수치적 요인으로 간주될 수 있습니다. 여기서 레벨은 180, 200 및 220°C 사이에서 전환할 수 있지만 이 사이에서는 전환할 수 없습니다. 예를 들어 "단계 크기"의 값은 20입니다). 제약 조건이 없고 수준 사이에서 숫자 값을 선택할 수 있는 경우 연속적인 숫자 요인이 있을 수 있습니다.
곡률 테스트에서 2차 항 전체 추정에 이르기까지 2차 항의 검색 및 추정을 고려하는 다양한 방법이 있습니다.
- 기본 옵션은 중심점을 추가하여 응답에 곡률이 있는지 평가하는 것입니다. 이 경제적인 접근 방식을 사용하면 곡률에 대한 적합성 부족 테스트를 수행할 수 있으며 상당한 적합성 부족이 감지되면 중심점 덕분에 모델에 하나의 2차 효과(및 하나만)를 적합시킬 수 있습니다. 단계적 회귀와 같은 분석을 통해 모델에 추가하는 것이 가장 중요한 2차 항을 평가할 수 있습니다.
- 불연속 숫자 요인의 경우 JMP는 기본적으로 모형에 2차 항을 입력하고 추정 가능성을 "가능한 경우"로 설정합니다. 즉, 모형에 충분한 자유도가 있으면 2차 항이 추정됩니다. 또한 숫자 연속 요인을 모델에 입력하고 텍스트를 클릭하여 "필요"에서 "가능한 경우"로 추정 가능성을 전환하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 방법은 비포화 설계(런 수가 필요한 최소값보다 큰 경우)에 대해 2차 항을 추정하는 유연한 방법을 제공합니다.
- 모델 2차 항에 직접 추가하고 추정 가능성을 "필요"로 설정할 수도 있습니다. 이렇게 하면 JMP가 이러한 효과를 추정할 수 있도록 설계에서 실험을 설정합니다. 중요하지 않은 경우 모델링에서 제외할 수 있습니다(또한 도메인 전문 지식 관점에서 의미가 없는 경우).
귀하의 질문과 관련하여 저는 DoE를 "실행 중" 수정하지는 않지만 이 첫 번째 DoE의 결과를 기반으로 가능한 확대를 살펴보겠습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: DoE에서 반복 실험에 대해안녕 @CBroomell1 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
DoE 접근 방식을 보다 정확하게 안내하는 정보가 부족할 수 있지만 복제 실행에 관한 질문에 답할 수 있습니다.귀하의 디자인과 관련하여 귀하가 설명하는 내용에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이것은 일반적입니다.
- 3개의 수준이 있는 3개의 이산 수치 요인을 사용하여 가정한 모형에 따라 추정할 수 있는 최대 항 수는 다음과 같습니다. 절편 1개, 주효과 3개(X1, X2, X3), 2요인 상호작용 3개(X1X2) , X1X3, X2X3) 및 3차 효과(X1*X1, X2*X2, X3*X3) 이러한 요인에 대한 곡률을 추정하려는 경우(고정 차단 요인을 지정하는 경우 + 1 주효과, 임의 블록 지정). 즉, 이러한 효과를 추정하려면 최소 10회(또는 차단 요인의 경우 11회) 실행이 필요합니다. 최소한의 런을 사용하는 문제는 순수한 오류를 추정하고 다음을 수행할 자유도가 남아 있지 않다는 것입니다. 적합성 부족 테스트, 모델이 데이터에 잘 맞는지 평가합니다. 따라서 기본적으로 JMP는 이러한 상황에서 더 많은 실행을 권장하여 모델을 테스트하고 추정치에 대해 더 많은 확신을 가질 수 있도록(그리고 블록 간 실행의 균형을 맞출 수 있도록) 복제 실행을 생성합니다. 첨가 뒤로 젖히다 뛰다 일부 추정치에 대한 정밀도를 추가하고 적합성 부족 테스트의 능력을 향상시킵니다.
- 이러한 반복 실행은 JMP에서 수행한 무작위화를 따르고 반복에 대한 반응을 채우기 위해 한 실험만 여러 번 측정하지 않고 독립적으로 수행하고 측정해야 합니다(동일한 조건에서 다른 실험과 마찬가지로 실험을 수행해야 함). 실행합니다. 반복(측정만 반복한다는 의미)은 측정의 분산을 줄이는 데 도움이 되지만 매개변수 추정 및 적합성 부족 테스트와 관련해서는 도움이 되지 않을 수 있습니다.
DoE에 대한 더 많은 자신감과 지식을 얻으려면 다음을 적극 권장합니다. 실험 설계 소개 키트 , 그리고 DoE에 대한 모듈을 시도하려면 STIPS 과정.
귀하의 상황을 설명하고(기밀 데이터를 공유하지 않고) DoE에 대한 자세한 피드백이 있는 경우 주저하지 말고 익명화된 데이터 테이블 또는 더미 데이터를 공유하여 귀하의 사례를 보여주십시오.
도움이 되길 바랍니다.
Re: DoE에서 반복 실험에 대해귀하의 의견에 감사드립니다.
아마도 디자인을 잘못 설정했을 것입니다.나는 내 요인에 대한 이산 수준과 결혼하지 않았습니다...우리는 최적의 조건을 찾으려고 노력하고 있으며 연속 요인을 수용할 수 있습니다.따라서 - 예 - 곡률을 추정한 다음 필요에 따라 추가 실행으로 결과를 확인하고 싶습니다.
이를 염두에 두고 복제 실행을 다른 실행으로 대체하기 위해 6 실행의 마지막 블록을 변경하는 것이 좋습니다(처음 2 블록은 변경할 수 없으며 여기에는 복제 1개만 포함됨).위의 사항을 수용하기 위해 지금 JMP에서 설계를 변경할 수 있습니까?
두 가지 디자인에 감사드립니다. 살펴보겠습니다.
문안 인사.
크리스
Re: DoE에서 반복 실험에 대해Custom Design은 상황에 맞게 결과를 조정할 수 있는 많은 기능을 제공합니다. 결과 디자인에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 조합(3x3x3x2)에 대해 생각하고 있지만 JMP는 그렇게 하지 않습니다. 왜 안 돼? 그 조합 결과('전체 요인 설계')가 최적이 아닐 수 있기 때문입니다. 크기 6의 무작위 블록을 추가했으므로 설계에서 균형을 유지할 수 없습니다. 이산형 숫자 요인을 사용하여 각 요인에 대한 계획에서 세 가지 수준을 적용했습니다. 그 선택은 디자인을 제약합니다. 설계에서 3개 수준을 유지하려면 모형에 2차 항을 추가해야 하지만 추정 가능성은 '가능한 경우'로 변경됩니다. 그것은 Bayesian D-optimal 방법의 사용을 강제합니다. 따라서 모델 세트를 추정하기 위해 설계를 최적화하도록 JMP에 요청하고 있습니다. 이러한 모든 사양의 결과 복제가 없는 디자인보다 최적이기 때문에 약간의 복제가 발생합니다.
곡률 항을 추정하시겠습니까? 대신 곡률을 테스트한 다음 중요한 경우 설계를 보강하시겠습니까?
귀하의 설명에 따라 두 가지 디자인을 만들었습니다. 두 번째는 연속 인수를 사용하지만 그 외에는 동일합니다. 탐색을 위해 두 데이터 테이블을 모두 첨부했습니다.
