Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용(빼는)
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용한 가지 요소만 논의하고 다른 맥락(예: 목표가 무엇입니까? 심사중이신가요? 실험 단위란 무엇입니까(배치입니까, 부품입니까, 샘플입니까? 오븐 위치에 대한 귀하의 가설은 무엇입니까? 등), 제 생각은 다음과 같습니다.
1. 오븐 효과 내의 위치에 대한 아이디어를 얻기 위해 현재 생산의 체계적인 샘플링을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
2. 이것을 디자인 요소로 이해하지 못합니다. 중요하고 센터가 최상의 결과를 제공한다고 가정해 봅시다. 오븐 작동을 생산에 부정적인 영향을 미치는 중앙으로만 제한할 건가요?
3. 실험 단위가 배치 또는 부품인 경우 분할 도표를 사용합니다. 4가지 요인에 대한 실험은 주구를 생성하고 배치의 샘플을 채취하여 각 샘플을 3개의 오븐 위치 각각에 넣습니다. 부품인 경우 4가지 요소의 치료 조합별로 여러 부품을 만들어 각 위치에 부품을 배치합니다.
4. 3개 위치를 모두 테스트해야 하는 이유는 무엇입니까? 대칭을 가정하고 바깥쪽(왼쪽 또는 오른쪽)과 다른 하나는 중앙에서 테스트할 수 있습니까?
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용안녕 @statman ,
귀하의 의견에 감사드립니다. 최선을 다해 귀하의 질문에 답변하고 몇 가지 맥락을 제공하겠습니다. 독점적인 이유 때문에 너무 자세히 논의할 수 없습니다.
실험의 목적은 다섯 가지 요소가 서로 어떻게 상호 작용하고 결과에 영향을 미치는지 테스트하는 것입니다. 이와 관련하여 연구자는 (현재) 목표에 도달하기 위한 정확한 설정을 찾는 데 관심이 있는 것이 아니라 이러한 요인이 어떻게 상호 작용하고 결과에 영향을 미치는지에 대해 자세히 알아보는 데 관심이 있기 때문에 스크리닝 유형의 DOE에 더 가깝습니다. .
앞에서 언급했듯이 실험 단위는 배치입니다. 연구자들은 X1, X2, X3 및 X4에 대한 설정 때문에 세 가지 다른 배치를 동시에 만들 수 있습니다. 각 배치는 다릅니다. 이 세 배치 각각은 건조를 위해 오븐 내부에 물리적으로 배치됩니다. 오븐에 배치를 배치하면 결과에 영향을 미칠 수 있으며 DOE의 다른 X1~X4 요인과 상호 작용할 수 있습니다. 건조 중에는 오븐의 모든 위치를 사용해야 합니다. 오븐의 위치가 결과에 영향을 미칠 수 있다는 몇 가지 증거가 있지만 연구되지 않았으므로 이 DOE입니다. 각 실험 장치(배치)는 오븐의 세 위치 중 한 위치에만 배치됩니다. 그리고 물론 3개의 배치 모두 동일한 오븐 온도에서 건조됩니다. 각 배치가 각 위치에서 다른 온도에서 건조되는 것이 물리적으로 불가능하기 때문입니다.
설정은 생산이 아닌 연구실이므로 생산 장비를 묶지 않기 때문에 이와 관련하여 약간의 유연성이 있습니다.
특정 위치가 "최고"인 것으로 확인되더라도 우리는 오븐 가동을 제한하지 않을 것입니다. 우리는 여전히 각 오븐 실행에서 건조할 배치의 양을 최대화합니다. 그러나 한 위치가 어떤 식으로든 결과를 밀어낼 수 있다는 것을 아는 것은 유용한 지식이 될 것입니다. 이것을 이해하면 연구원들이 이 효과를 보상하는 데 도움이 될 것입니다.
오븐의 물리적 레이아웃 때문에 특정 상황에서는 대칭을 가정할 수 없습니다.
안타깝게도 JMP의 DOE 플랫폼을 사용하여 당면한 특정 상황에 대한 적절한 DOE를 생성하는 방법에 대한 만족스러운 대답은 아직 없습니다. 현재 이를 수행하는 유일한 방법은 이러한 5가지 요소 중 일부를 분리하는 두 개의 개별 DOE를 수행하는 것 같습니다. 이는 첫 번째 요소 X1, X2 및 X3 중 일부가 두 번째 DOE의 X4 및 X5 요소와 상호 작용할 수 있음을 시사하는 몇 가지 증거가 있기 때문에 불행한 일입니다. 이상적으로는 이 모든 것을 함께 테스트하는 하나의 DOE가 있지만 원래 게시물에 언급된 규정이 있습니다.
이것이 컨텍스트와 정보를 추가하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 귀하의 관심에 감사드리며, 이 문제에 대한 답변을 얻을 수 있기를 바랍니다.
DS
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용제 생각에는 X5와의 상호 작용과 모델의 연속 요인을 포함하고 있습니까? 그것은 알고리즘이 무작위 블록에 대한 직교성에 대한 효과의 추정에 대해 더 많이 걱정하도록 강요합니다. 이상한 크기의 무작위 블록 때문에 여기에서 더 눈에 띕니다. 빠른 테스트에서 범주형 요인과 관련된 상호 작용을 제거하면 균형 잡힌 구조를 볼 수 있습니다. 나중에 이러한 상호 작용을 확인해야 하지만 일반적으로 끔찍하지 않아야 합니다(추가 실행이 필요할 수도 있음).
지정된 블록으로 구조를 강제하기 위해 공변량 접근 방식을 시도할 수도 있지만(그리고 해당 지점에서 고정된 것으로 처리됨) 사실 후에 요인 역할을 변경해야 합니다.
이것을 커뮤니티에 가져와 주셔서 감사합니다. 이는 향후 릴리스를 위해 개발할 때 확실히 고려하고 있는 일반적인 구조와 관련이 있습니다.
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용나는 당신이 읽을 것을 제안합니다 :
상자, GEP, 스티븐 존스(1992), “ 강력한 제품 실험을 위한 분할 플롯 설계 ", 응용통계학술지 , 권. 19, 1번
상황에 따라 분할 플롯 및/또는 스트립 블록 설계가 필요합니다.
이러한 디자인을 수용하기 위해 자신만의 테이블을 만들어야 할 수도 있습니다(저는 항상 그렇게 합니다).
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용안녕 @라이언_레키베츠 ,
예, X5와의 상호 작용 및 기타 연속 요인을 모델에 포함하고 있습니다.
안타깝게도 모든 2차 상호 작용으로 모델을 실행하고 X5와의 모든 상호 작용을 제거하면 균형 잡힌 구조를 얻지 못합니다. 거의 다 왔지만 범주형 요인의 수준이 중복되는 무작위 블록이 몇 개 있습니다. 모든 X5 상호 작용을 포함할 때 제안된 숫자이므로 30회 실행으로 테이블을 생성했습니다.
DS
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용안녕 @statman ,
입력해 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 지적한 것처럼 결국에는 나만의 테이블을 만들어야 할 것이라고 믿습니다.그리고 분할 및/또는 스트립 블록 디자인이 여기에 적합할 것이라고 생각합니다.JMP가 필요한 제약 조건으로 이 작업을 수행할 수 없다는 것이 안타깝습니다.
감사해요!,
DS
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용몇 가지 추가 생각.
1) 부서진 무작위 블록을 수동으로 수정하여 원하는 구조를 제공하고 합리적으로 보이는 설계 평가를 확인하는 "보스" 접근 방식을 취할 수 있습니다.
2) 아래 코드는 임의 블록을 변경하기 매우 어려움, 오븐 변경하기 어려움 및 지속적인 효과로 사용합니다. 처음 2개 요인에 대한 모델에서 효과를 제거해야 한다는 점에 유의하십시오. 우리는 무작위 블록 구조에 도달하기 위해 이들을 사용하고 있습니다. 해당 열에 나타나는 임의의 값을 효과적으로 버립니다.
두 경우 모두 치료 구조에 따라 이러한 효과를 모델링하는 방법을 결정해야 합니다(Box & Jones 논문 외에도 여기에서 읽을 수 있는 또 다른 유용한 정보: https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/split-plot-designs.html )
암사슴(
주문 설계,
{응답 추가( 최대화, "Y", ., ., . ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "가짜 VHTC", 2 ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "무작위 블록으로 X5", 1 ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "X1", 0 ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "X2", 0 ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "X3", 0 ),
요소 추가( 연속, -1, 1, "X4", 0 ), 임의 시드 설정( 1471138809 ),
시작 횟수( 940 ), 용어 추가( {1, 0} ), 용어 추가( {3, 1} ),
용어 추가( {4, 1} ), 용어 추가( {5, 1} ), 용어 추가( {6, 1} ),
용어 추가( {3, 1}, {4, 1} ), 용어 추가( {3, 1}, {5, 1} ),
용어 추가( {3, 1}, {6, 1} ), 용어 추가( {4, 1}, {5, 1} ),
용어 추가( {4, 1}, {6, 1} ), 용어 추가( {5, 1}, {6, 1} ),
별칭 추가( {1, 1}, {2, 1} ), 별칭 추가( {1, 1}, {3, 1} ),
별칭 추가( {1, 1}, {4, 1} ), 별칭 추가( {1, 1}, {5, 1} ),
별칭 추가( {1, 1}, {6, 1} ), 별칭 추가( {2, 1}, {3, 1} ),
별칭 용어 추가( {2, 1}, {4, 1} ), 별칭 용어 추가( {2, 1}, {5, 1} ),
별칭 항( {2, 1}, {6, 1} ) 추가, 스트립 플롯 설계 만들기, N 전체 플롯 설정( 8 ),
N 서브플롯 설정( 3 ), 샘플 크기 설정( 30 ), 응답 시뮬레이션( 0 ),
X 행렬 저장( 0 )}
);
Re: DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용안녕 @라이언_레키베츠 ,
귀하의 생각과 의견에 감사드립니다. X5를 3단계 범주형 요인으로 남겨두고 다른 X 중 하나를 VHTC 요인(오븐 온도이므로)으로 변경할 수 있었고 일이 거의 해결되었지만 들어가서 몇 가지 사항을 변경해야 했습니다. X5가 필요한 구조를 갖도록 합니다.
백서에 대한 링크를 주셔서 감사합니다. 이 내용을 읽어 보겠습니다.
DS
DOE 도움말: 임의 블록 내에서 요인의 모든 수준 적용친애하는 JMP 및 커뮤니티 여러분,
요인 중 하나에 세 가지 수준이 있고 이 요인의 각 수준이 각 무작위 블록에 한 번만 존재해야 하는 사용자 지정 DOE를 설정하려고 합니다.
상황:
낮은 값과 높은 값 사이의 범위를 가질 수 있는 4개의 연속 변수가 있음을 알고 있는 DOE가 있습니다. 3단계 범주형 요인인 추가 요인이 있습니다. DOE는 크기 3의 무작위 블록으로 그룹화되어야 합니다(이는 하루에 수행할 수 있는 실행 수의 제한 때문입니다(오전 3회, 오후 3회). 물론 총 실행 수는 다음의 배수입니다. 삼. 마지막 요소인 X5에는 건조 오븐 내 샘플의 3개 위치를 물리적으로 나타내는 3개 수준 L1, L2, L3이 있습니다. 이러한 위치는 왼쪽, 중앙 및 오른쪽입니다.
연구원은 3개 그룹으로 배치를 실행하고 각 배치는 건조 오븐 내에서 왼쪽, 오른쪽 또는 중앙에 위치를 지정합니다. 연구원은 하루에 최대 6개의 배치를 실행할 수 있으므로 무작위 블록의 크기는 3(오전 3개, 오후 3개)입니다. 세 개의 배치가 만들어질 때마다 세 위치가 모두 사용됩니다. 예를 들어 런 1은 L2 위치로, 런 2는 L3 위치로, 런 3은 L1 위치로 갈 수 있습니다. 테스트 대상 중 하나(다른 요인과 함께)는 건조 오븐 내의 위치가 결과에 영향을 미치는지 여부입니다.
문제:
제가 직면하고 있는 문제는 JMP가 DOE를 생성할 때 각 무작위 블록에서 3개 수준이 각각 한 번씩 발생하지만 실행에 무작위로 할당되도록 강제하는 방법입니다. 아래 스크린샷에서 문제를 표시하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 랜덤 블록 1 & 2에 대한 처음 6개의 실행에 대해 X5의 순서는 L2, L2, L3 & L1, L1, L3입니다. L1, L2 및 L3은 오븐의 왼쪽, 중앙 및 오른쪽 위치를 참조하고 임의 블록 내에서 한 번만 사용할 수 있기 때문에 분명히 설계에서 발생할 수 없습니다. 따라서 X5의 순서는 임의 블록 1 및 2에 대해 L1, L3, L2 및 L3, L2, L1과 같아야 합니다. 여전히 각 레벨을 실행에 무작위로 할당해야 하지만 각 레벨은 각 무작위 블록 내에서 한 번만 나타납니다. 차단 요소를 추가하는 것이 올바른 방법이라고 생각하지 않지만 아마도 내가 틀렸을 것입니다.
DOE 모델에서 X1-X5의 모든 주요 효과와 모든 요인 간의 모든 2차 상호 작용을 테스트하는 데에도 관심이 있습니다.
가능한 해결책:
지금 생각해낼 수 있는 유일한 방법은 4개의 연속 요인이 있는 DOE와 1개의 3단계 범주형 요인이 있는 DOE를 생성하는 것입니다. 각각은 동일한 수의 실행을 갖고 "Random Block" 열을 일치시켜 테이블을 결합합니다. 하지만 그렇게 할 때 다른 DOE의 범주형 요인 수준이 다르기 때문에 4개 요인 DOE의 각 실행이 3번 반복됩니다. 이것도 내가 원하는 것이 아닙니다. Main Table에서 Drop Multiples를 클릭하면 원래 실행 횟수로 돌아가지만 X5의 순서는 거의 항상 동일합니다(L2, L3, L1). 또한 X5와 다른 네 가지 요인의 2차 상호작용을 포착하기에는 18회 실행이 충분하지 않을 것이라고 생각합니다. 모든 2차 상호 작용을 캡처하려면 총 30번 이상의 실행이 필요하다고 생각합니다. 무작위 블록 내에서 세 가지 수준 모두에 대해 동일한 실행을 반복하기 때문에 이것은 여전히 내가 원하는 것을 포착하지 못합니다.
비슷한 문제가 있고 이를 극복하는 방법을 알아낸 사람이 있다면 어떻게 했는지 알고 싶습니다. 또는 이를 달성하기 위한 JMP 내 적절한 방법론이 있다면 그것도 제가 배우고 싶은 것입니다.
많은 관심과 참여 부탁드립니다!,
DS
데이터 혼합 및 정리
