DOE テストから最良の予測を行うこんにちは、みんな、
3 つの因子を使用した DOE テストを終了したところですが、結果は 1 つの因子のみが統計的に有意であり、応答に影響を与えています。 (残りの要因には影響がないことを意味します/システム ノイズに対する影響が小さすぎます)
- いくつかの事前調査と DOE の結果は、ノイズが ~0.3 であることを示しています
これが予測プロファイラーです
この結果を使用して応答を予測しようとしています & どちらが正しい方法かわからない2つのオプションを検討しています
- オプション 1: DOE のプロファイラーを使用し、システムからのノイズを追加して予測します。 つまり、予測フォーミュラーの平均を使用し、ランダムノイズを追加します
- オプション 2: 応答の信頼区間を使用し、システムからノイズを追加します。 CIの範囲を追加してノイズを追加するときに、新しいプロファイラーを作成します。 （これは実際のシステムをよりよく予測していると思います）
ですから、私のやり方でどちらが正しいか誰か教えてください。
そして、私ができるより良い方法はありますか？
どうもありがとう
DOERe: DOE テストから最適な予測を行う残念ながら、あなたの状況を十分に理解していないため、適切なアドバイスを提供できません。 研究でどのような質問に答えようとしていますか? モデルが将来のプロセスの実際の結果をどの程度正確に予測するかに関心がありますか? 未来を予測するモデルの能力を向上させたいですか? データを予測に使用する方法は 1 つではありません。 一部の関連情報が欠落しています (例: 計画と実験の実行方法、RSquare-RSquare 調整済み)。 "とはどういう意味ですかいくつかの事前調査と DOE の結果では、ノイズが ~0.3" であることが示されています。 0.3 は応答変数の標準偏差の推定値ですか? それは時間の経過とともに一貫していますか？それは多いですか、それとも小さいですか（私には文脈がありません）。
ここに私の考えがあります：
1. まず、統計的有意性を無視して、応答変数に実質的に有意な変化があったか? これは SME が回答できます。
2. 応答変数に実質的に有意な変化を示した要因はありましたか?
3. 実験中のノイズを特定しましたか? 将来の条件の実験中に変化したノイズはどの程度代表的ですか?
4.重要ではなかった要因について、レベル設定はどの程度大胆でしたか? レベルはバランスが取れていましたか？
5. 残差を保存してプロットしましたか? それらは NID(平均、分散) の仮定を満たしていますか?
繰り返しますが、あなたの状況はわかりませんが、保存された予測式から始めてプロセスを「時間をかけて」実行し、モデルの精度と精度を評価し、その後残差を評価することができます。 または、説明した各方法を試して、どれが得られるかを確認してくださいより良い結果？
