맞춤형 디자인의 블록 요인과 범주형 요인의 차이점친애하는 JMP 커뮤니티 여러분,
JMP의 맞춤 설계 기능에 관해 질문이 있습니다. 12개의 연속 요인과 2개의 차단 요인을 사용하여 D-최적 설계를 생성하려고 하며 64개의 런을 마음대로 사용할 수 있습니다. 나는 이 설계를 통해 12개 연속 요인의 2차 상호작용 효과도 추정할 수 있기를 원합니다.
"Custom Design" 메뉴에 차단 요소를 추가하고 가능하다면 추정할 2차 상호 작용 효과를 모두 선택합니다. 그러나 JMP는 이러한 차단 효과를 추정하지 않습니다.
왜 이런 일이 일어나는지 아시나요?
후속 질문: 차단 요인 대신 범주형 요인을 선택하면 다른 D-, A- 및 I-효율성을 얻습니다. 확실히, 최소제곱법 추정 측면에서 차단 요인과 범주형 요인은 동일합니다. JMP는 차단 요인과 어떻게 범주형 요인을 다르게 처리합니까? (설명서에서 답을 찾을 수 없는 것 같습니다)
답: JMP의 블록 효과@MaartenvM :
나는 또 다른 터무니없는 아이디어를 던질 것입니다... 두 가지 차단 요소에 대해 얼마나 많은 레벨/블록을 생각하고 있는지 언급하지 않았지만... '차단' 요소를 실제 2 레벨로 사용할 수 있는 방법이 있습니까? 확정 선별 설계에 범주형 요인이 모두 포함되어 있습니까? 12개의 연속형 요인과 2개의 범주형 요인(각각 2개 수준)으로 만든 일반적인 확정 선별 설계에는 런이 34개 있습니다. 전체 예산보다 훨씬 낮습니다.
처럼 @bradleyjones 2가지 요소 효과가 매우 많이 있을 수 있다는 점을 지적합니다. 시스템에 효과 희소성이 유지된다면 대부분은 활성화되지 않을 가능성이 높습니다. 그런 다음 2단계 DSD 모델링 방법을 활용하여 활성 주요인 상호 작용 효과와 2요인 상호 작용 효과를 식별할 수 있습니다. 그렇다면 추가 실험/검증/일회성 평가판 등을 위해 아직 리소스가 남아 있습니다.
@bradleyjones 그리고 @마크_베일리 내 생각이 잘못됐다면 댓글을 달아주세요.
답: JMP의 블록 효과12개의 연속 요인이 있는 경우 66개의 2요인 상호 작용(2FI)이 있습니다. 따라서 64개 실행 설계로 이러한 모든 상호 작용을 추정하는 것은 불가능합니다. 2FI를 "가능한 경우"로 설정하면 JMP는 지정한 실행 횟수에 따라 이러한 효과를 최대한 많이 추정하는 설계를 생성합니다.
차단 요인과 범주형 요인에 대해...
차단 요인을 사용하는 설계와 차단 요인과 동일한 수준의 범주형 요인을 사용하는 설계 등 두 개의 설계를 만든 경우 반드시 동일한 설계를 얻을 수는 없습니다. 최적화되는 기준과 정확히 또는 거의 동일한 값을 갖는 설계가 많이 있는 경우가 많습니다. 이러한 디자인은 다른 기준에 따라 다른 값을 가질 수 있습니다.
답: JMP의 블록 효과나는 우리가 폭력적인 합의 직전에 있다고 생각합니다.
답: JMP의 블록 효과표시,
실험을 설계할 때 귀하의 답변에 진심으로 동의합니다. 그러나 하나 또는 여러 블록에 대한 처리 효과가 무작위 변동을 벗어나는, 즉 분석에서 블록 처리 상호 작용이 발견되는 수많은 예를 보았습니다.반도체 제조에서 생산 로트는 일반적인 차단 요소입니다.20개 로트에서 실행되는 단일 요인, 다단계 실험을 생각해 보세요.2개 로트를 제외한 모든 로트는 한 수준에서 큰 개선(무작위 변동의 4배 이상)이 있지만(확실한 승자) 두 개의 일탈 로트는 효과가 없습니다.
추가 조사를 통해 종종 "승리" 조건에 영향을 미칠 수 있는(방해할 수 있는) 다른 요인이 제공됩니다. 따라서 블록 처리 상호 작용을 항상 조사해야 합니다.가변성 플롯은 잠재적인 문제를 찾는 데 매우 유용하며, 특히 조정된 처리 수단(결과 - 블록 평균|제어 평균)을 플롯팅하는 데 유용합니다.일반적으로 총 편차, 상호 작용은 블록 조정 변동성 플롯에서 시각적으로 볼 수 있습니다.
따라서 결론적으로, 블록이 3~4개 이상인 경우 최소한 블록 처리 상호 작용에 대한 시각적 분석을 수행해야 한다는 것이 제 생각입니다.
답: JMP의 블록 효과우리는 철학적 관점에서 범주형 요인과 차단 요인을 다르게 취급합니다.
범주형 요인은 조사할 두 개 이상의 수준을 나타냅니다. 내가 원하는 수준으로 설정할 수 있습니다. 차단 요인은 실험 단위의 제한과 실행의 무작위화에 대한 제한을 나타냅니다.
우리는 블록 변경의 고정 또는 무작위 효과가 각각 평균(절편) 또는 무작위 오류(분산)에만 있다고 믿기 때문에 상호작용 효과에 차단 요인을 포함하지 않습니다. 우리는 요인의 효과가 블록 간에 변한다고 믿지 않습니다. 과학과 공학은 모든 블록에서 동일하게 작동하지만 평균 반응은 블록 간에 고정되거나 무작위 방식으로 이동할 수 있습니다.
상호 작용이 있다고 믿는다면 블록을 변경할 때 레벨이 변경되는 실제 요인이 있습니다. 이를 식별한 후 블록이 아닌 요소로 처리해야 합니다.
