DOE 테스트에서 최상의 예측하기모두 안녕
저는 방금 3가지 요소로 DOE 테스트를 마쳤으며 결과는 응답에 영향을 미치는 통계적으로 유의미한 요소 1개뿐입니다. (나머지 요소가 영향을 미치지 않음/너무 작은 영향 대 시스템 노이즈가 있음을 의미)
- 일부 사전 연구 및 DOE 결과에 따르면 노이즈가 ~0.3인 것으로 나타났습니다.
다음은 예측 프로파일러입니다.
이 결과를 사용하여 응답을 예측하려고 합니다. 어느 것이 올바른 방법인지 알 수 없는 두 가지 옵션을 고려하고 있습니다.
- 옵션 1: DOE의 프로파일러를 사용하고 시스템에서 노이즈를 추가하여 예측합니다. 의미 예측 공식의 평균을 사용하고 임의의 노이즈를 추가합니다.
- 옵션 2: 응답의 확신 구간을 사용하고 시스템에서 노이즈를 추가합니다. CI 범위 추가 및 노이즈 추가 시 새로운 프로파일러를 생성합니다. (나는 이것이 실제 시스템을 더 잘 예측한다고 생각합니다)
그래서 누구든지 내 방식이 올바른지 말해 줄 수 있습니다.
그리고 내가 할 수 있는 더 좋은 방법이 있습니까?
정말 감사합니다
암사슴Re: DOE 테스트에서 가장 좋은 예측하기불행히도 나는 좋은 조언을 제공할 만큼 당신의 상황을 충분히 이해하지 못합니다. 연구를 통해 어떤 질문에 답하려고 합니까? 모델이 미래 프로세스의 실제 결과를 얼마나 잘 예측하는지 관심이 있습니까? 미래를 예측하는 모델의 능력을 개선하고 싶습니까? 데이터를 예측에 사용하는 방법은 없습니다. 일부 관련 정보가 누락되었습니다(예: 설계 및 실험 실행 방법, RSquare-RSquare 조정됨). "은(는) 무슨 뜻인가요? 일부 사전 연구 및 DOE 결과에 따르면 노이즈가 ~0.3인치인 것으로 나타났습니다. 0.3은 응답 변수의 표준 편차 추정치입니까? 시간이 지남에 따라 일관성이 있습니까?그것이 많습니까 아니면 작습니까 (문맥이 없습니다).
내 생각은 다음과 같습니다.
1. 첫째, 통계적 유의성을 무시하고 응답변수에 실질적으로 유의한 변화가 있었는가? 이에 대한 답변은 중소기업에서 할 수 있습니다.
2. 어떤 요인이 응답 변수에서 실질적으로 유의미한 변화를 보입니까?
3. 실험 중 소음이 무엇인지 확인했습니까? 미래 조건을 실험하는 동안 변경된 노이즈는 얼마나 대표적인가요?
4. 중요하지 않은 요소에 대해 레벨 설정은 얼마나 과감했습니까? 레벨이 균형을 이루었습니까?
5. 잔차를 저장하고 플로팅했습니까? NID(평균, 분산) 가정을 충족합니까?
다시 말하지만, 귀하의 상황을 모르지만 저장된 예측 공식으로 시작하여 "시간이 지남에 따라" 프로세스를 실행하고 모델의 정확성과 정밀도를 평가한 다음 잔차를 평가할 수 있습니다. 또는 설명된 각 방법을 시도하고 어떤 방법이 제공되는지 확인하십시오. 더 나은 결과?
