반응에 대해 2차 관계가 있을 것이라고 확신하지만 범위가 넓은 요인을 사용하여 설계를 하는 경우, 곡률을 더 잘 식별하고 모형화하기 위해 해당 요인에 대한 3차 모형 효과를 정의하는 것이 도움이 될 수 있습니까?
저는 정화 분야에서 일하며 종종 회복과 순도의 균형을 다룹니다. 이 관계는 일반적으로 최적을 중심으로 2차식으로 나타납니다. 즉, 낮은 조건에서는 100% 회수율과 0% 순도를 볼 수 있고, 최적 조건에서는 90% 회수율과 90% 순도를 볼 수 있으며, 높은 조건에서는 90% 순도 및 0% 회수율을 참조하십시오(때때로 0% 회수율은 부정확한 순도 데이터로 이어지기도 함).
2차 효과가 2차 관계를 효과적으로 모델링할 수 있어야 한다는 것을 이해합니다. 그러나 설계 공간을 얼마나 확장해야 할지 확실하지 않은 경우 너무 많이 확장하면 효과적으로 오버슈트할 수 있다는 걱정이 됩니다(중심점이 최적을 훨씬 넘어서는 경우). 회수율은 ~0%이므로 높은 조건임) 또는 공간을 너무 많이 수축하여 미달됩니다(중심점이 최적보다 훨씬 앞서서 회수율 100% 및 농축 0%로 이어짐). 우리가 이미 알고 있는 설계 공간을 특성화할 때 DoE가 매우 잘 수행되지만 적절한 범위가 불확실한 새로운 설계 공간으로 확장하려고 하면 부정확해지는 경향이 있는 몇 가지 상황이 있었습니다. 계획에서 예상되는 전체 모델 곡선은 4차 다항식을 나타내는 종 모양(양 끝에 꼬리가 있음)이 될 것입니다??? 나는 단지 최적 주위의 범위를 효과적으로 예측하는 모델이 필요하기 때문에 전체 공간을 특성화하는 데 별로 관심이 없습니다. 그러나 최적이 존재하는 위치를 알지 못하는 현재 문제로 인해 향후 연구를 위한 솔루션을 결정하려고 노력하고 있습니다.
이 한 요소의 순서 효과를 증가시킴으로써 공간 내에 더 많은 레벨이 생성되므로 최적의 측면에 있는 일부 중간 조건에 착륙할 수 있는 더 나은 기회를 제공한다고 가정합니다.
이 사고 과정이 정확합니까? 나는 이것을 DoE 내에서 테스트했고 추가 실험을 추가하지 않았지만 일반적으로 그런 경우 다른 것을 포기하고 있다는 것을 알고 있습니다.
