DOE 증강 설계 - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자를 가집니다.안녕하세요,
저는 4개의 요인으로 절반 요인 스크리닝을 수행했으며 이제 누락된 2차 상호 작용의 나머지 부분과 2차를 확인하기 위한 축 점을 포함하도록 설계를 보강하려고 합니다.
DOE -> Augment Design -> Augment-> RSM 및 2nd 상호 작용을 사용할 때 제안된 실행 수는 항상 18개(증강 설계로 이전 실행 10개 및 새 실행 8개)이지만 실제 실행은 매번 변경됩니다. 나는 이와 동일한 단계를 시도합니다. 아래에 두 가지 예를 붙여넣었습니다.왜 이런 일이 발생하고 실행이 변경되는 이유를 알고 싶습니다.
두 번째 질문은 JMP에서 제안한 "이상한" 비정수 값(아래 표에서 56.6 및 57.2 - 해당 요인의 범위는 50-70으로 설정됨)에 관한 것입니다. JMP에서 이 경우 60이 되는 중간 지점 대신 이러한 특정 값에서 실행해야 하는 이유는 무엇입니까? 이것이 최적성 기준(D-최적 대 I-최적)과 관련이 있습니까?
미리 감사드립니다!
실험 설계Re: DOE Augment design - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자가 있습니다.추천 실행 횟수가 매번 변경되는 이유를 잘 모르겠습니다. 수행한 특정 단계에 따라 다를 수 있습니다.
부분 요인 설계는 주어진 수준의 조합을 사용합니다. Augmentation은 알고리즘으로 레벨을 생성하는 맞춤형 설계를 사용합니다. 최적성은 중심에서 벗어난 수준으로 개선되는 경우가 있지만 최적성을 거의 잃지 않고 정수 값으로 다시 설정할 수 있습니다.
Re: DOE Augment design - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자가 있습니다.응답해 주셔서 감사합니다!
제안된 실행 횟수는 변경되지 않습니다(항상 8). , 그러나 해당 8개의 런에서 요인 값이 변경됩니다. 예를 들어, 첫 번째 시도에서 JMP는 (4,2,15,56.6) 수준의 요인으로 실행할 것을 제안했습니다. 그러나이 조합은 다음 시도에서 나타나지 않습니다.
Re: DOE Augment design - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자가 있습니다.동일한/유사한 최적성을 제공하는 여러 추가 실행 옵션이 있습니다.
Re: DOE Augment design - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자가 있습니다.증가 디자인 기능은 실제로 제안된 실행 수에 대해 많은 생각을 하지 않습니다. 8회 이상의 추가 실행이 필요한 더 큰 모델을 지정하지 않는 한 항상 8입니다.
예를 들어 두 가지 요인, 주효과 전용 모형에 대한 설계를 생성합니다. 이제 Augment를 선택하면 추가 실행 수가 설계보다 8개 더 많은 것을 볼 수 있습니다. 요인이 20개인 다른 예를 시도해 보십시오. 다시 말하지만 주 효과 전용 모델을 고수하십시오. Augment는 다시 8개의 실행을 추가합니다.
결론은 8개의 추가 실행을 고려하지 않는다는 것입니다. 검정력과 예측 정밀도를 충족할 수 있는 적절한 숫자를 지정해야 합니다.
네 가지 요인에 대해 6개의 양방향 상호 작용이 있습니다. 네 개의 이차항이 있습니다. 증강 설계는 시작한 위치에서 10개의 추가 모델 항에 적합합니다(항 5개 - 절편 + 주 효과 4개).적절한 예측 정밀도를 충족하려면 증강에서 최소 10회 이상의 추가 실행으로 시작하는 것이 좋습니다.
Re: DOE Augment design - 제안된 실행은 매번 변경되며 정수가 아닌 숫자가 있습니다.조합 설계 방법은 결정론적입니다. 그들은 항상 같은 결과에 도달할 것입니다. JMP의 증대는 맞춤 설계를 사용합니다. 그러나 맞춤형 디자인은 새로운 실행에 대한 (끔찍한) 무작위 디자인으로 시작하는 알고리즘 방법입니다. 선택한 최적 기준이 최적화될 때까지 설계를 반복적으로 개선합니다. 그래서 최적설계라고 합니다. 무작위 시작점은 동일한 결과에 도달할 수 없다는 한 가지 이유입니다. 사실 Custom Design은 최적의 디자인을 한 번도 찾아보지 않습니다. 로컬 최적일 수 있으므로 검색 프로세스를 여러 번 반복합니다. 새로운 무작위 디자인으로 시작할 때마다.
또한 최적성이 같은 설계가 여러 개 있는 경우가 많습니다. JMP는 더 이상 설계를 구별할 수 없습니다. 확대 프로세스를 반복하면 다른 결과에 도달할 수 있습니다.
