맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요,
저는 두 가지 요소(시간과 온도)를 사용하여 맞춤형 I-최적 설계를 작업 중입니다. 장비를 전체 온도 값으로만 설정할 수 있으므로 알고리즘이 모든 온도가 정수(예: 0, 50, 75, 100)를 기반으로 하는 I-최적 설계를 선택하도록 하고 싶습니다.
알고리즘이 이 작업을 수행하도록 하는 옵션을 찾지 못했습니다. 발견된 설계의 온도 값을 정수 값으로 간단히 반올림한 다음 예측의 평균 분산을 보면 훨씬 더 나빠집니다. 이러한 이유로, 나는 전반적으로 더 나은 평균 예측 분산에 도달할 수 있기를 바라면서 최적화 알고리즘이 먼저 정수를 선택하기를 원합니다. 이것이 어떻게 가능한지 알려주십시오. 실제로 그래야 할 것 같지만 어떻게 가능한지 알 수 없습니다. 감사합니다!
앨런
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?나는 금요일에 문제를 보고했으며 더 많은 정보를 위해 이 스레드를 알려주었습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?약속대로 JMP 기술 지원팀에 이 현상을 보고해 주십시오. 이 동작은 좋지 않으며 그러한 해결 방법이 필요하지 않습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 여러분,
몇 가지 더 흥미로운 사실을 발견했기 때문에 나중에 도움이 될 수 있도록 잠시 시간을 내어 이 스레드를 업데이트하고 싶었습니다.
1) 테이블을 생성하기 위해 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 다음 DOE 메뉴에서 설계 평가를 선택하면 어떻게든 고차 모델 항이 삭제되는 것으로 나타났습니다. 이것이 평균 예측 분산(APV)이 ~0.2로 상당히 떨어지는 이유입니다. 그러므로 분명히 이 수치는 정확하지 않습니다. 모든 항을 다시 추가해야 하는 것은 비효율적이므로 아마도 최선의 접근 방식은 아닐 것입니다.
2) 사용자 정의 모델을 생성하고 저장한 다음 모든 값을 반올림하여 저장하고 DOE < 설계 진단에서 "설계 비교" 기능을 사용하면 두 모델은 APV를 포함하여 모든 측면에서 사실상 동일합니다. 이 경우 약 ~0.5입니다. 물론 완전히 동일하지는 않지만 확실히 둥근 모델의 APV는 7배 더 크지 _않습니다_. 따라서 이것이 두 모델의 APV를 비교하는 유일한 합리적인 방법인 것으로 보입니다.
궁극적으로 요인과 반올림에 대해 "연속"을 고수하는 것이 큰 차이를 가져오지 않는다는 점은 두 분 모두 옳습니다. 그러나 디자인 비교 도구를 사용하지 않는 한 APV의 이상함을 고려할 때 반드시 분명한 것은 아닙니다.
어쨌든, 도와주셔서 감사합니다. 모든 피드백 없이도 이것을 알아낼 수 있었을지 의심스럽습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕 마크,
정말 흥미롭습니다. 그래서 제가 언급한 것처럼 디자인이 생성된 직후 디자인 대화 상자에서 처음에는 APV가 ~0.4였습니다. "Create a Table" 버튼을 클릭한 다음 왼쪽의 "Design Evaluation"을 선택하면 ~1.4의 APV를 얻었습니다. 그러나 제안한 대로 설계 대화 상자에서 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 DOE 아래의 "설계 평가"를 선택하여 테이블을 생성하면 APV는 ~0.2입니다. 동일한 디자인에 대한 세 가지 다른 APV. 나는 이 내용을 support@jmp.com에 보고하여 그들이 무슨 말을 하는지 알아볼 것 같습니다. 사용자 오류를 배제하지는 않지만 현재로서는 오류가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 이 문제가 해결되면 다시 연락드리겠습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?나는 이전에 이런 행동을 본 적이 없습니다. 그런데 또, 나는 당신처럼 그것을 찾고 있지 않았습니다!
조사를 위해 이 예외 사항을 support@jmp.com에 보고하겠습니다. 설계 성능에 영향을 미치는 추정치 간의 상관 관계를 도입하기 위해 제약 조건을 추가할 것으로 예상됩니다. 나는 디자인으로 데이터 테이블을 만드는 것이 성능에 영향을 미칠 것이라고 기대하지 않습니다!
(또 다른 생각: 사용자 정의 디자인의 디자인 섹션에서 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 테이블로 만들기를 선택합니다. DOE 메뉴의 설계 평가 명령을 사용하여 맞춤형 설계 플랫폼에서와 동일한 결과를 얻을 수 있는지 확인하세요. 테이블 만들기를 클릭하여 생성된 데이터 테이블에 대해 이 조사를 반복합니다. 무엇이 보이나요?)
또한 데이터 테이블에 있는 디자인을 그대로 사용하겠습니다. 나는 당신이 사용한 접근 방식에 확신을 가지고 있습니다. 항상 그렇듯이 각 실행을 수행할 때와 분석 중에 주의하십시오.
JMP 기술 지원에서 배울 수 있는 내용이 있으면 여기에 보고해 주십시오. 물론, 진행하면서 더 많은 질문이 생길 경우 주저하지 마십시오.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요, 댄님과 마크님,
귀하의 의견에 다시 한번 감사드립니다. 스크린샷을 준비하면서 문제의 원인이 될 수 있는 이상한 점을 발견했습니다. 처음 설계를 생성할 때 설계 평가를 보면 ~0.4의 평균 예측 분산 계산을 얻습니다. 그러나 반올림하기 전에 대화 상자 하단에 있는 "테이블 만들기"를 클릭하고 오른쪽에 있는 "설계 평가"를 클릭하면 계산된 평균 예측 분산(APV)이 ~1.4로 증가합니다. . 나는 이것을 여러 번 재현했습니다. 두 디자인이 동일하다는 점을 감안할 때 APV가 그렇게 많이 바뀌는 것은 고사하고 왜 바뀌는지 잘 모르겠습니다. 시간이 부족해서 오늘 늦게 스크린샷을 게시해야 할 것 같지만, 이렇게 변화하는 APV 문제가 어디에서 비롯될 수 있는지 아신다면 먼저 해결해야 할 것 같습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?이전의 JMP 데이터 테이블에서 I-최적 설계를 보여주고 수준을 반올림한 후의 결과 디자인(다음의 데이터 테이블)을 보여줄 수 있습니까? 이렇게 넓은 범위에 걸쳐 가장 가까운 각도로 반올림하면 예측 분산이 그만큼 증가한다는 사실에 놀랐습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?개인적으로 나는 Mark의 조언에 동의합니다. 당신이 싸우고 있는 문제는 연속의 정의입니다. 요인이 연속적인가 아닌가? 그렇기 때문에 그렇게 처리해야 합니다. 평균 예측 분산이 상당히 증가한다는 것을 이해합니다. 하지만 이는 정수 기반 온도를 포함하여 시스템에 적용하는 제약 때문입니다. 최대 예측 분산은 어떻습니까? 최소 예측 분산은 어떻습니까? 보다 구체적으로 디자인 공간 비율 플롯을 어떻게 비교합니까? 이 상황에서는 그 그림이 단순한 평균 예측 분산보다 더 나은 이야기를 전달할 것이라고 생각합니다. 단일 지점이 아니라 예측 분산의 "분포"를 확인하고 싶습니다.
분수 온도에서 정수로 변경하면 최대 예측 분산 변화가 커서 평균이 올라가는 것 같습니다. 선형 제약 조건을 사용하면 설계 공간이 더 작아지므로 높은 "공간 비율"을 변경하면 평균에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕 마크,
그렇게 하게 되어 기쁘지만 이로 인해 내가 시작한 곳으로 다시 돌아가게 됩니다. 단순히 지나치게 걱정하고 있는지 조언하기 위해 무슨 일이 일어나고 있는지 정량화하기 위해 시간과 온도를 모두 연속으로 설정하고 선형 제약 조건과 함께 선형 모델에 들어가면 다음과 같은 평균 예측 분산이 생성됩니다. ~0.4. 나중에 표의 값을 반올림하면 ~2.8로 증가합니다. 평균 예측 분산이 ~7배 더 크기 때문에 처음에는 이것이 제가 걱정했던 부분이었습니다. 응답에서 예상되는 차이가 크면 문제가 덜할 수 있다고 생각하지만 이것이 사실일지는 확실하지 않습니다. 나는 당신의 생각을 듣고 싶습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?내 조언은 그러한 접근 방식을 폐기하고 이전 벤처를 버리라는 것입니다. 다시 시작하다. 이전 게시물에서는 의도한 대로 맞춤형 디자인을 사용하여 간단한 접근 방식을 취한다고 제안했습니다. 연속 요인과 선형 제약 조건을 사용합니다. 선형 모델을 지정합니다. 나중에 장비의 실제 제한 사항에 맞게 맞춤형 디자인에서 언제든지 레벨을 반올림하거나 변경할 수 있습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?최적화에 대해서는 걱정하지 않겠습니다. 예, 정의에 따르면 선형 제약 조건을 추가하면 최적화 프로그램이 제한됩니다. 그렇죠? 그러나 그러한 경우를 위해 만들어졌습니다.
하지만 "심각한 방해"가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠지만 제약 조건 세트가 무엇인지는 알 수 없습니다.
따라서 실험을 설계하는 가장 간단한 접근 방식은 두 요인을 모두 연속형으로 입력하고 전체 수준 범위를 갖도록 정의하는 것이라고 생각합니다. 제약 조건을 정의하십시오. 모델을 정의하세요. 이 방법은 실제로 일반적인 접근 방식입니다. 나는 공변량 또는 이산 수치 요인을 사용하는 것은 문제를 '과도하게 생각'하거나 비생산적인 방식으로 최적화 프로그램을 '게임'하는 것이라고 생각합니다. 틀린 것도 아니고 불법도 아닙니다. 그것은 잘 작동하지 않습니다.
사용자 정의 디자인을 의도한 대로 사용하자.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕 마크,
온도를 8단계 범주형 요인으로 추가했지만 이제 JMP에서는 시간 x 온도 조합의 선형 제약 조건을 포함할 수 없습니다. 조언을 환영합니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕 마크,
걱정 마. 처음에는 이런 식으로 작업을 진행해 보았고 대부분의 문제를 피할 수 있었습니다. 그러나 가능한 온도를 제한할 때 I-Optimal 알고리즘이 가장 낮은 평균 예측 분산을 찾는 데 심각한 방해를 받을 것이라는 우려가 있었습니다. 연속 요인(예: 시간)에 대한 값의 전체 범위를 갖는 한 이것이 사실이 아닐 것이라고 생각하십니까? 비교를 위해 몇 가지 테스트를 실행해 확인해 보겠습니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 댄,
귀하의 의견에 감사드립니다. 나는 당신의 우려를 명심할 것입니다.
당면한 문제를 해결하기 위해 귀하가 제안한 대로 온도를 값 표를 기반으로 한 공변량으로 추가했지만 이제 JMP에서는 더 이상 온도를 포함하는 선형 제약 조건을 생성할 수 없고 연속 인자(시간)만 생성할 수 있습니다. . 임시 x 시간 조합을 기반으로 제약 조건을 설정할 수 있어야 합니다. 내가 놓친 것이 분명합니까?
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?당신은 나를 오해했습니다. 사과드립니다. 가능한 모든 이산 온도를 포함하도록 요인을 정의해야 한다는 뜻은 아닙니다. 테스트하려는 항목만 사용해야 합니다. 어쩌면 4개의 개별 레벨이 있을까요?
또는 온도를 연속 요인으로 지정하고 온도 범위를 낮음 및 높음으로 정의한 다음 잠재적인 항으로 모델을 정의하는 것은 어떨까요? JMP는 최적의 설계를 찾아내지만 온도 수준 중 하나를 달성할 수 없는 경우 분석 전에 실제로 사용하는 가장 가까운 설정으로 변경합니다. 이 방법은 선형 제약 조건이 있는 경우에도 가장 잘 작동합니다.
혼란을 드려 정말 죄송합니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?가능한 접근 방식 중 하나는 가능한 온도 값이 포함된 데이터 테이블을 만드는 것입니다. 시퀀스를 사용하면 효과가 좋을 것 같습니다. 그런 다음 맞춤 설계에 온도를 공변량으로 포함합니다. JMP는 사용할 데이터 테이블 열을 요청하므로 사용자가 만든 열을 가리킵니다.
즉, 온도를 정수 값으로 반올림하면 예측 분산이 크게 변경된다면 설계에 문제가 있을 것입니다. 현재 존재하는 제약 조건에 대한 추가 정보를 통해 디자인 공간이 매우 불안정하다는 것을 알 수 있습니다. 설계와 분석을 완료한 후에는 모델을 검증할 때 정말 주의해야 합니다.
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?안녕 마크,
그렇게 하면 범위를 포괄하는 ~130개의 개별 레벨이 있음을 소프트웨어에 알려야 하고 각 레벨을 수동으로 변경해야 하지만 130개가 모두 포함되어 있기 때문에 실제로 각 레벨이 무엇인지 확인할 수는 없습니다. GUI의 작은 공간에 꽉 차있습니다. 게다가 0.5도씩 증가하는 장비를 사용하면 레벨이 두 배로 늘어나서 들어가기가 더욱 어렵고 비효율적입니다. 또 다른 중요한 문제는 여러 선형 제약 조건이 있는 불규칙한 실험 영역이 있고 온도에 대해 이산 수치 요인을 사용할 때 JMP에서는 더 이상 선형 제약 조건에 온도 요인을 포함할 수 없다는 것입니다. 온도를 연속으로 설정하고 선택 항목이 정수여야 한다는 인수를 추가하여 이를 수행하는 다른 방법이 없습니까?
Re: 맞춤 디자인의 I-Optimal 알고리즘이 정수만 선택하도록 강제하는 방법은 무엇입니까?요인을 이산 숫자 유형으로 정의하십시오.
