DOE 계수 범위 설정안녕,
저는 디자인에 JMP와 통계를 사용하는 것이 꽤 낯설지만, 그것에 대해 배우는 것이 정말 즐겁습니다!
내 질문은 요인의 범위를 선택하는 방법에 관한 것입니다. 1-100 사이에서 실행될 수 있는 요소를 사용하여 프로세스를 설계한다고 가정해 보겠습니다. 나는 또한 최적의 범위가 15-20 정도가 될 것으로 "예상"합니다. (2차식에서 0-20으로 증가한 다음 그 이상으로 감소하는 것처럼 해당 범위에서 바람직성이 최대화된다고 가정합니다.)
내 관심사는 DOE를 설계할 때 낮음, 중간, 높음 조건(0, 50, 100)이 분산되어 있지만 이 경우 50이라도 매우 높을 것으로 예상되어 바람직하지 않을 가능성이 높다는 것입니다.
- 중심점이 기대치에 가까워지도록 범위를 좁힐 이유가 있나요? 아니면 JMP가 여전히 최적의 조건을 제공할까요? (따라서 나는 아무 것도 얻지 못한 채 탐험 범위를 포기할 것입니다)
- 전. 범위 = 0-30 대 범위 = 0-100
- 범위를 강화하거나 확대하지 말아야 할 때와 장소가 있습니까?
- 전. 최종 화면(중요성을 위해 요소를 탐색하는 위치)과 최적화 DOE
일부 독서를 통해 모델이 최적의 양쪽에서 효과적으로 "떨어질" 수 있도록 가능한 가장 큰 범위를 원한다고 믿게 되었지만 여전히 너무 넓을 수 있는지 궁금합니다.
실험 설계Re: DOE 계수 범위 설정좋은 질문, @MetaLizard62080 .
이에 대해 명확한 답변을 드리는 것은 사실상 불가능합니다. 그것은 많은 것, 특히 당신의 목표에 달려 있습니다. 이 경우에는 최적의 요인 설정 위치에 대해 상당히 확신하고 있는 것 같은데 왜 실험을 해야하는지 궁금합니다.
하지만 여기에 대해 몇 가지 사항이 있습니다 ...
범위가 넓으면 일반적으로 중요한 효과를 탐지하는 실험의 검정력이 높아집니다. 시스템을 크게 변경하면 측정된 응답에 큰 차이가 발생합니다. 범위를 너무 좁게 설정하면 충분히 큰 "신호"가 표시되지 않고 실험의 "잡음"에 빠져들게 됩니다.
범위를 너무 넓게 설정하면 일부 실행으로 인해 시스템이 완전히 실패하고 측정 가능한 응답 데이터가 없을 수 있습니다. 물론 이상적인 것은 아닙니다. 하지만 여전히 유용한 정보일 수 있습니다.
내 경험에 따르면 사람들은 범위를 너무 넓게 설정하는 것보다 너무 좁게 설정하는 것이 더 일반적입니다. 그래서 나는 일반적으로 사람들이 요인 범위를 과감하게 설정하도록 권장합니다. 과학자들은 종종 실제보다 시스템을 더 잘 이해하고 있다고 생각합니다. 또한 그들은 소음을 과소평가하는 경향이 있습니다.
실험의 다음 단계에서 더 넓거나 더 좁은 범위를 확인하기 위해 항상 더 많은 실행을 통해 늘릴 수 있다는 점을 명심하세요.
이게 도움이 되길 바란다,
필
Re: DOE 계수 범위 설정나는 레벨 설정에 관한 Phil과 그의 경험에 전적으로 동의합니다.요인에 대한 최상의 수준이 무엇인지에 대한 사전 지식이 OFAT를 사용하여 개발되었을 수 있다는 점을 명심하십시오.최적의 수준을 선택하기 전에 상호 작용 및 비선형 효과를 노출할 수 있습니다.
