Re: 플랫폼 "Easy DoE"의 결정적인 스크리닝 디자인안녕하세요 @O_B ,
Easy DoE 플랫폼에서 사용할 수 있는 디자인은 다음과 같습니다.
Easy DOE 플랫폼(jmp.com)에 대한 통계 세부 정보
Easy DoE는 다음이 모두 참인 경우 확정 선별 설계를 구성합니다.
- 최소 5가지 요인이 있습니다.
- 모든 요인은 연속적이거나 범주형입니다.
- 모든 범주형 요인에는 2개의 수준이 있습니다.
- 최대 3개의 범주형 요인이 있습니다.
- 연속 요인의 수가 범주형 요인의 수보다 크거나 같습니다.
디자인에 따라 수행되는 분석의 경우 여기에서 답을 찾을 수 있습니다.
Easy DOE Analyze 탭의 통계 세부 정보(jmp.com)
"유연한 모드"로 전환하면 사용되는 모델링 플랫폼에 대한 자세한 정보가 표시됩니다.
사용된 모델링 플랫폼의 차이점과 관련하여 여기 커뮤니티에서 유사한 질문이 있었습니다. https://community.jmp.com/t5/Discussions/Fit-Definitive-Screening-vs-Stepwise-min-AICC-for-model/mp/608874
Fit DSD 플랫폼 방법론과 결과의 가능한 차이점에 대해 답변했습니다.
다른 모델링 기술은 약간 다른 모델을 생성할 수 있지만 통계적으로 그리고 도메인 전문 지식으로 모델을 평가하고 평가하여 적절하고 유용한 모델을 선택할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 플랫폼 "Easy DoE"의 결정적인 스크리닝 디자인안녕 빅터,
귀하의 설명에 따르면 문제의 두 가지 방법은 실제로 서로 다른 것으로 보입니다.
귀하의 소중한 의견에 다시 한 번 감사드립니다.
오데드
Re: 플랫폼 "Easy DoE"의 결정적인 스크리닝 디자인죄송합니다. 혼란스러울 수 있지만 해당 분석에 도달하는 방법에 관계없이 "최종 선별 설계에 적합"에는 차이가 없어야 합니다. Victor가 게시한 링크는 단계별 모델과 적합 모델의 차이점이었습니다.이들은 확실히 데이터에서 모델을 구축하기 위한 두 가지 다른 접근 방식입니다(하나는 덧셈이고 다른 하나는 빼기).나는 개인적으로 실험 디자인의 분석을 위해 단계적으로 사용하는 것을 권장하지 않습니다.설계가 제대로 계획되었다면 설계 전략을 선택하기 전에 모델을 염두에 두어야 합니다.이제 데이터 마이닝을 수행하는 경우 단계별 접근 방식이 합리적일 수 있습니다.
Re: 플랫폼 "Easy DoE"의 결정적인 스크리닝 디자인안녕 @statman ,
제공된 링크가 다소 혼란스러웠다면 죄송합니다.
질문은 Easy DoE 플랫폼에서 사용되는 모델링 기술과 링크에 관한 것이었습니다. 쉬운 DOE 분석 탭의 통계 세부 정보 Fit Stepwise가 다음에서 사용됨을 나타냅니다. 가이드 모드 또는 모델에서 항이 제거된 경우 최소 제곱 적합.
유연한 이 플랫폼의 모드는 변경하기 어렵거나 매우 어려운 요인이 없을 때 다양한 추정 방법(JMP의 순방향 선택, JMP Pro의 최상의 부분 집합)을 사용하는 일반화 회귀와 같은 다른 유형의 모델링에 대한 액세스를 제공합니다.
일부 디자인 생성(이전 답변 또는 제공된 링크의 조건 참조)이 DSD로 이어질 수 있더라도 "Fit Definitive Screening Design" 모델링 기술은 이 Easy DoE 플랫폼의 모델링 옵션에서 전혀 사용되지 않습니다. 다른 커뮤니티 게시물에서 Fit DSD가 다른 기술과 어떻게 다른지 설명했으며 다른 추정 방법을 사용하여 다른 회귀 기술과 다른 모델로 이어질 수 있습니다.
이 답변이 내 답변을 명확하게 해주기를 바랍니다.
플랫폼 "Easy DoE"의 결정적인 스크리닝 설계안녕하세요,
저는 JMP 17과 새로운 "Easy DoE" 플랫폼을 사용하고 있습니다.
"Easy DoE"와 확정 선별 설계 옵션을 사용하는 경우 모델이 "확정 선별 선별" 방법과 다르게 피팅됩니다. 맞습니까?
그렇다면 확정 선별이 적합한 경우 확정 선별 디자인 플랫폼과 고유한 모델 적합("Easy Doe"가 아님)을 사용하는 것이 권장됩니까?
실험 설계
