감사해요 @J_Asscher 그리고 @Phil_Kay 이번 세션과 참여한 모든 사용자 여러분!
동영상:
설문조사 질문 결과:
채팅을 통해 토론은 계속되었습니다.
큐: 항상 기본 주구 수를 허용합니까? 한번 늘려볼까?
A1: 실제로 매우 유용하지만 때로는 모델링에 좀 더 문제가 될 수 있습니다.
A2: 변경하기 어려운 요인에 대한 주효과 추정치의 검정력과 정밀도를 높이려면 주구의 수를 늘려야 할 수도 있습니다.
Q: 실험을 그룹화하여 표준 설계를 실행한다는 의미는 무엇입니까? 받아 들일 수 있습니까?
A1: 시간, 온도, 조작자 등과 같이 응답에 영향을 미치는 숨어 있는 변수가 있을 수 있으며 오류는 더 이상 무작위가 아니며("블록 변경"으로 인한 변경에 해당할 수 있음) 일부 중요한 요소를 숨기거나 드러낼 수 있습니다. 중요하지 않은 변수는 숨어 있는 변수와 연관되어 있습니다.
A2: 두 개의 블록을 만들고 첫 번째 블록에는 X1이 -1이고 두 번째 부분에는 +1이 있다고 상상해 보세요. 숨겨진 효과가 있거나 시간이 지남에 따라 저하되고 시간이 지남에 따라 증가하는 것이 있는 경우 이 효과는 그렇지 않더라도 X1에 기인합니다. 이는 잘못된 모델로 이어질 수 있습니다.
세션 중에 몇 가지 추가 정보가 공유되었습니다.
- 분할 플롯에 대한 백서: https://www.stat.purdue.edu/~kuczek/stat514/Split%20plot%20example.pdf
- LinkedIn에서 Phil을 팔로우하세요. #DOE바이필케이
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