DOE の電力解析の RMSE を取得する方法こんにちは！ この質問は以前にも何度かあったと思います。 しかし、複数の要素を含む DOE の電力解析の RMSE を取得する方法についてはまだ混乱しています。 7 つの因子と 10 の応答があるとします。まず、各応答に対して 10 の異なるパイロット スタディを実施してフィッティング モデルを構築し、その後 RMSE を取得する必要がありますか (これは大変な作業になります!)。 パイロットスタディを設定するにはどうすればよいですか? 誰かがRMSEを取得するためのより詳細な手順を提供してもらえますか? ありがとう！
実験計画法Re: DOE の電力解析の RMSE を取得する方法やあ@DendrogramSteer 、
電力分析評価に関するあなたの質問は、確かにこのフォーラムで非常に頻繁に聞かれるトピックです。
この分析の使用方法とモデルの結果を信頼する方法について、ここで参照するとよい興味深い議論がいくつかあります (完全なリストではありません)。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Should-I-consider-power-analysis-in-DOE/mp/501063
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Comparing-DoEs-Why-DGAI-efficiency-are-all-the-SAME-and/mp/559266
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Losing-Power-and-Prediction-Variance-in-Custom-DOE-constraints/mp/544828
検出力とは、重大な効果が効果的に存在する場合にそれを検出する能力です。研究の特性から推測すると、現在はスクリーニング (または最適化の開始) 段階にあると考えられます。そのため、重要な効果を見逃さないように、設計の能力を評価および評価する必要があります。
電力解析を効率的に使用するには、以下を指定する必要があります。
- 検出する必要がある信号のサイズ (「予測係数」値による)
- 実験ノイズと応答測定ノイズの推定値 (「予想 RMSE」値による) (応答ごとに決定するか、最悪のシナリオ (より大きな値) を使用します)
- 有意水準のしきい値 (デフォルトでは 0,05)。
電力分析プラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。電力解析 (jmp.com)
過去のデータがない場合、研究の開始時やスクリーニング段階ではこれらの情報が得られない可能性があります（そして、これらのパイロット研究の作成は、前述したように多くの作業を要する可能性があり、従来の研究と比較して多くの付加価値はありません） DoE のコンテキストで実行できる実行)。
ただし、この電力解析プラットフォームを使用して、さまざまな設計やモデルを比較し、実験の予算や制約が効果的に重要な効果を検出する可能性にどのような影響を与えるかを評価することができます。
この最初の回答がお役に立てば幸いです。他の DoE 専門家も同様だと思います。 @Phil_Kay新しい視点を提供したり、この議論を充実させたりすることもできます。
Re: DOE の電力解析の RMSE を取得する方法10 個の応答すべての電力解析が必要な場合は、10 個の応答すべての RMSE が必要です。 まず最初に、なぜ 10 件の回答すべてについて検出力分析が必要なのか疑問に思います。 それらはすべてそれほど重要ですか？ おそらくそうでしょう。
これは、対応ごとに個別のパイロット調査を行う必要があるという意味ではありません。 それはとても奇妙です。 結局のところ、応答ごとに個別の実験を実行するつもりはありません。
実際、パイロットスタディをまったく実行する必要がない場合もあります。
因子が一定に保たれた場合の応答の変動を推定する必要があります。 これは、プロセス/システム上の既存のデータから得られる可能性があります。 そうでない場合は、すべての係数を一定に設定して、6 回の実行ですべての応答を測定します (余裕があれば多いほど良い)。 これら 6 回の実行にわたる各応答の標準偏差は、電力解析に使用できる応答の変動性の有用な (完全ではない) 推定値となります。
それが役立つことを願っています、
フィル
