JMP가 실험계획법(맞춤형 설계)에서 기본값에 대한 실행 수를 설계하는 방법안녕,
실험을 위해 DOE의 맞춤형 디자인을 사용하고 있습니다. "기본값"에 대한 총 실행 수는 항상 > 최소값입니다. 거기에 기본값이 있고 항상 > 최소값인 이유가 궁금합니다. JMP가 Default에서 추가 실행을 계산하는 방법과 목적은 무엇입니까?
아래 예는 모든 효과(전체 요인)를 포함하여 3가지 요인을 사용하는 것입니다. 최소값은 = 2^3이며 이는 고전적인 완전 계승을 사용할 때와 동일합니다. 그러나 고객 설계에서는 항상 더 많은 실행이 있는 기본값과 함께 제공됩니다. 누군가 내 질문을 이해하도록 도와줄 수 있습니까?
실험 설계Re: JMP가 실험계획법(맞춤형 설계)에서 기본값에 대한 실행 수를 설계하는 방법안녕 @dadawasozo ,
"기본" 실행 수에 대한 질문은 이 포럼에서 자주 묻는 질문입니다. 여기에서 예를 참조하십시오 : : https://community.jmp.com/t5/Discussions/Plan-optimal-facteurs-cat%C3%A9goriels/mp/643356#M83998
짧은 답변, 다음에서 Custom Design 플랫폼에서 계산된 "기본" 실행 수에 대한 응답을 찾을 수 있습니다. 디자인 제너레이션(jmp.com) : " 이 값은 최소 런 수보다 런이 4개 이상 많은 균형 잡힌 설계를 만들기 위한 추론을 기반으로 합니다. "
가지고 있는 요인의 유형과 가정한 모형에 따라 기본 런 수가 변경될 수 있으며(예: 홀수 수준 범주형 요인의 수에 따라) 최소 + 4 런보다 클 수 있습니다(이 결과 설계가 균형을 이루지 않는 경우).
일반적으로 기본 또는 권장 실행 횟수는 항상 최소 실행 횟수보다 높습니다. 런의 최소 수는 포화된 설계를 나타냅니다. 관측치 수만큼 추정된 매개변수가 있습니다. 각각의 독립적인 관찰은 모델에서 효과 항을 추정하는 데 사용되는 자유도를 생성합니다. 귀하의 경우에는 7개의 효과 항(3개의 주요 효과, 3개의 2개 요인 상호 작용 및 1개의 3개의 요인 상호 작용)과 추정할 절편(모형에 8개의 모수)이 있으므로 이 모형을 적합하는 데 필요한 최소 런 수는 8입니다.
순수한 오차(대 모델 오차)를 계산하고 모델의 품질과 견고성을 적합성 부족 테스트 , JMP는 이전에 본 휴리스틱을 기반으로 "기본적으로" 최소 실행 수보다 더 많은 실행을 권장합니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: JMP가 실험계획법(맞춤형 설계)에서 기본값에 대한 실행 수를 설계하는 방법너무 조금 추가 @Victor_G 의 정답인 경우 최소값은 항상 모델에 지정된 매개변수를 추정하는 데 필요한 처리 조합의 수와 같습니다. 오류 추정을 위해 남겨진 자유도가 없을 것입니다...일반적으로 원하는 모델링 또는 DOE 분석 조건이 아닙니다. 따라서 이러한 경험적 규칙을 사용하여 JMP는 오류 추정을 위해 몇 가지 실행을 추가할 것을 제안합니다.
