DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 통제되지 않은 요인을 처리하는 방법나는이 물건에 대해 상당히 초보이므로 상황을 정의하겠습니다. 상황에 대한 귀하의 생각을 공유해 주십시오.
요인 C와 D(측정)에 개별적으로 직접적인 영향을 미치는 두 가지 요인(입력 A, 
이 있습니다. A나 B를 증가시키면 C와 D가 증가합니다. 문제는 현재 A와 B의 이점을 C와 D에서 분리하려고 한다는 것입니다. 나는 C와 D를 제어되지 않은 요소로 남겨둔 RSM DOE를 시도했습니다. JMP는 실행을 몇 번 더 추가했으며 모델이 적절하게 생성할 수 있도록 이러한 실행에서 충분한 변형을 얻을 수 있기를 바랍니다. 불행하게도 C 및 D 측정값으로 요소를 채운 후 설계를 평가하고 이 분산 프로파일을 얻었습니다. 그래서 저는 이 시도에 실패했다고 생각합니다.
다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 하나의 모델 요인은 어떻게 됩니까?
실험 설계윈도우Re: DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 제어되지 않는 요인을 처리하는 방법제 생각에는 '인자 C와 D'가 JMP에서 공변량이라고 불리는 것 같습니다. 추가 정보를 보려면 여기를 살펴보십시오. 손질 실험 설계 시 공변량
Re: DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 제어되지 않는 요인을 처리하는 방법죄송합니다. 사용 중인 용어가 다소 혼란스럽습니다.아마도 당신은 명확히 할 수 있습니다.A & B는 입력 변수(X)입니다.나는 당신이 C & D라고 부르는 것이 혼란 스럽습니까?이러한 응답 변수(Y) 또는 입력 변수입니까?당신은 그것들을 측정이라고 부르고 있습니까?
여러 가지 이유로 제어할 의사가 없는 입력 변수인 경우 노이즈 변수입니다.측정 가능한 노이즈 변수인 경우 Pete가 제안한 것처럼 실제로 공변량으로 간주될 수 있습니다.입력 변수이고 A&B와 상관 관계가 있는 경우 다중 공선성 문제가 있습니다.공선성 문제를 제거하는 수학적 방법은 없습니다.이러한 공선 요인을 처리하는 방법을 선택하려면 SME를 사용해야 합니다.옵션에는 모형에서 일부 동일선상 항을 제거하거나 동일선상에 있는 요인을 하나로 결합하는 것이 포함될 수 있습니다. 결합 요인.
Re: DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 제어되지 않는 요인을 처리하는 방법좋아, 내가 연구하고 있던 경로입니다. 이것이 갈 방향일 수 있음을 재확인하게 되어 기쁩니다. 감사해요!
Re: DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 제어되지 않는 요인을 처리하는 방법오, 훌륭한 포인트. A와 B는 모두 내가 농도를 조정하여 물리적으로 제어할 수 있는 입력(인자)입니다. 이는 다시 혼합 후 용액에서 취할 수 있는 측정치인 C 및 D에 영향을 미칩니다. C와 D는 모두 이 과정에 영향을 미치는 것으로 알려진 속성이므로 그 자체가 요인입니다. A와 B의 농도를 조정하여 C와 D를 제어하거나 A와 B를 제어하지만 C와 D는 제어되지 않은 상태로 둘 수 있습니다. 그들은 본질적으로 함께 묶여 있습니다.
나는 당신의 요점을 절대적으로 봅니다. 실제로 C와 D를 A와 B의 응답으로 모델링할 수 있습니다.
이것이 공선성 문제에 더 속한다고 생각하십니까?
두 구성 요소(A와 는 다르지만 C와 D에 동일한 영향을 미칩니다. 두 구성 요소의 조합을 사용하여 구성 요소 자체가 본질적으로 프로세스를 개선하는지 또는 공통 속성인지 확인할 수 있기를 바랍니다. (C 및 D) 개선을 주도하는 솔루션에 대해 설명합니다.
OFAT의 관점에서 보면 A와 B를 조정하여 C와 D를 일정하게 유지할 것입니다. 결과가 비슷하다면 A와 B는 중요하지 않은 것으로, C와 D는 주요 요인으로 판단할 것입니다.
A1 + B1 = C + D
A2 + B2 = C + D
A3 + B3 = C + D
하지만 저는 이러한 실험에 대해 보다 통계적인 접근 방식을 시도하고 있습니다.
지금까지 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: DOE - 맞춤형 DOE를 사용하여 다른 요인에 의해 직접적으로 영향을 받는 제어되지 않는 요인을 처리하는 방법나는 특정 상황에 대해 일반적으로 말하는 것이 불가능하지는 않더라도 매우 어렵다는 것을 인정해야 합니다.컨텍스트가 충분하지 않습니다.
" 실제로 C와 D를 A와 B의 응답으로 모델링할 수 있습니다."그것이 당신의 실험입니다. C & D는 요인 A & B에 대한 반응 변수입니다(적어도 귀하의 설명입니다).C & D는 명시적으로 제어/관리할 수 없기 때문에 요인이 아닙니다.나는 그것들을 진행 중인 y(Y=f(y))라고 부를 것입니다.효과의 계층 구조를 생각하십시오. (Y=f(C,D)=g(A,B))
귀하의 OFAT 진술은 의미가 없습니다.C&D를 일정하게 유지할 수 없으며 A&B를 조작하여 C&D를 관리합니다.
추가 문제는 고려하지 않은 제어되지 않은 변수입니다(측정 오류, 원재료의 변동, 주변 조건, 공정 변수 등).
