개발자 튜토리얼 - 실험 설계 시 공변량을 효과적으로 처리하기
- 공변량이란 무엇입니까?
- 설명하고 싶지만 완전한 제어가 불가능한 입력 변수.
- 통제되지 않지만 미리 관찰할 수 있습니다.
- "후보 세트" 접근 방식.
- 맞춤형 디자인이 왜 중요한가요?
- 좌표 교환(맞춤 설계)
- "무작위" 디자인으로 시작하세요.
- 디자인 요소별로 검토하고 기준이 개선되면 전환하세요.
- 반복하다.
- 후보 세트에 대한 요구 사항이 없습니다.
- 행 교환
- PROC OPTEX(SAS)
- 가능한 실행의 후보 세트로 시작하십시오.
- 초기 디자인은 후보 세트의 하위 세트입니다.
- 기준이 개선되면 디자인에 없는 행을 교체하여 전환하는 것을 고려하세요.
- JMP 16 이전(JMP 10부터 시작)
- 공변량에 대한 행 교환(D-최적성).
- 제어 가능한 요소에 대한 좌표 교환.
- 공변량은 처음부터 수정되었으며 더 나은 것이 있는지 확인하기 위해 돌아갈 수 없었습니다.
- JMP 16
- 설계를 진행하면서 행 교환 또는 좌표 교환을 통한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다.
- 공변량에 대해 다양한 최적성 기준을 고려할 수 있습니다.
- 디자인 제작에 더 많은 유연성이 제공됩니다(두 가지 측면 모두에서 최고).
- 사용자에게 훨씬 더 잘 보입니다.
- 사용하는 방법
- JMP Pro가 필요하지 않습니다.
- 후보 세트(가능한 실행과의 공변량)가 있는 데이터 테이블이 필요합니다.
- 요인 추가->공변량(JMP 10+) 또는 "공변량/후보 세트" 개요(JMP 16+)를 사용하여 사용자 정의 설계에 공변량을 추가합니다.
- 두 가지 일반적인 사용 사례
- 모든 행 사용
- 우리가 설명하려는 실험 단위에는 관찰 가능하고 통제할 수 없는 요인이 있습니다.
- 우리는 입력의 하위 집합에 대해 특정 구조를 강제로 적용하려고 합니다(제어 가능할 수도 있음).
- 행의 하위 집합 선택
- 최적의 하위 집합을 선택합니다(임의의 하위 집합이 아님).
- 예산에 맞춰 정보를 극대화합니다.
예 1 - 모든 행 사용
- 예 2 - 모든 행 사용
- Big Class 데이터 세트를 사용하여 각 학생에게 2가지 처리 중 하나를 할당하려고 합니다.
- 우리는 성별, 키, 몸무게를 고려하고 싶습니다.
- 예 3 - 모든 행 사용
- 크기가 4인 블록, 8개 수준 범주형 및 4개 연속형 요인.
- 총 56회 실행.
- BIBD(균형 불완전 블록 설계)를 사용하여 시작하세요.
예 4 - 행의 하위 집합 사용
자원
- 메이어, RK, & CJ 나흐츠하임정확한 최적의 실험 설계를 구성하기 위한 좌표 교환 알고리즘.기술 측정 , 37 (1), 60-69, 1995.PDF 버전 .
- 페도로프, VV 최적 실험 이론 . 학술 출판부, 뉴욕, 1992.
- 구스, P & 존스, B. 최적의 실험 설계 - 사례 연구 접근 방식 , 와일리, 2011.
- 반응의 선형 시간 추세에 견고한 실험 설계를 만드는 방법 브래들리 존스의 블로그.
- JMP 문서 공변량 DOE에
- JMP 위시리스트: 제품 귀하의 조직이 JMP를 최대한 활용하는 데 필요한 것이 무엇인지 개발 팀에 제안합니다.
실험 설계Re: 개발자 튜토리얼 - 실험 설계 시 효과적인 공변량 처리안녕하세요 마이크 @H2OSUP ,
사용자 정의 디자인의 테이블에서 3개의 배치를 선택하는 경우(또는 공변량을 로드할 때 데이터 테이블에서 3개만 선택한 경우) "디자인에 선택한 모든 공변량 행 포함"을 선택하면 원하는 대로 작동합니다.
건배,
라이언
Re: 개발자 튜토리얼 - 실험 설계 시 효과적인 공변량 처리@Ryan_Lekivetz
좋은 아침이에요 라이언,
공변량을 사용하여 실험을 설계하고 있습니다. DOE에서 사용할 배치 중 3개를 지정하고 나머지는 소프트웨어가 선택하도록 하고 싶습니다. 이전 버전에서는 이 작업을 수행할 수 있다고 생각했지만 현재 버전(JMP Pro 16.2.0)에서는 수행 방법을 모르겠습니다. 이것이 가능합니까? 감사해요.
마이크
