기능적 실험 설계 - 범주형 요인안녕하세요,
범주형 요인이 포함된 Functional Data Explorer 플랫폼에서 기능적 실험 설계를 사용해야 합니까?
2개의 범주형 요인과 1개의 연속형 요인(3개 수준)을 사용하여 전체 요인 DoE를 수행했습니다. 내 반응은 곡선입니다(%수익률 대 3회 포인트). 이 경우 Functional Data Explorer를 사용해야 합니까?
매우 감사합니다!
데이터 탐색 및 시각화실험 설계Re: 기능적 실험 설계 - 범주형 요인그것이 바람직한지, 어떻게 해야 하는지 묻고 있습니까?
원칙적으로 곡선을 기능적 반응으로 분석할 수 있어야 하지만 세 개의 점은 그다지 기능적이지 않습니다. FDE 대 선형 회귀를 보증할 만큼 세부정보가 충분하지 않을 수 있습니다. 공변량 효과와 요인 수준 간의 상호작용을 모델링하기 위해 분석 및 교차항에 공변량으로 시간을 포함할 수 있습니다. 즉, 조건에 따라 기능이 달라집니다.
읽어 보셨나요? 기능적 반응을 이용한 실험 분석에 대한 문서 ?
시도해 볼 가치가 있다고 생각합니다!
Re: 기능적 실험 설계 - 범주형 요인안녕하세요 소피아,
곡선의 모양이 이해에 필수적인 경우 기능 데이터 탐색기 도구로 3개의 시점을 사용할 수 있습니다. 처럼 @마크_베일리 언급한 바와 같이 3개의 시점은 해상도를 감소시키지만 3개의 시점만 표시하는 데 만족한다면 귀중한 통찰력을 제공하는 FDE를 사용하여 모델을 생성할 수 있습니다.
보여주기 위해 범주형(세포주) 및 수치형(맥아당 %) 요인으로 기록된 단 3개의 시점으로 단순화된 성장 곡선의 예를 첨부하고 기능 데이터 분석기와 Fit Curve/Curve DoE를 사용하여 모델을 생성했습니다. 도구(데이터 테이블 왼쪽에 있는 녹색 스크립트 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다). 맞춤 곡선은 이론적 이해를 바탕으로 예상/미리 결정된 모양(예: S자형, 성장/쇠퇴)으로 곡선을 모델링하는 데 유용하며 곡선을 '매끄럽게' 할 수 있습니다.
FDE의 출력
맞춤 곡선을 사용하여 곡선 DoE에서 출력 - 시계열이 이제 '로지스틱 3P' 시그모이드 곡선에 맞게 평활화되는 방법에 유의하세요.
도움이 된다면 알려주세요.
감사해요,
벤
Re: 기능적 실험 설계 - 범주형 요인매우 감사합니다 @마크_베일리 그리고 @Ben_Ingham 여러분의 빠른 답변을 위해 
FDE를 더 잘 이해하고 데이터를 탐색하는 새로운 접근 방식을 찾는 데 정말 도움이 되었습니다!
