DOE への標準偏差の考慮6 ランのカスタム設計で DOE を作成しました。 2 つの因子は連続的であり、応答 Y は % 単位で表されます。 Y の結果が得られると、標準偏差は非常に大きくなります。したがって、平均値を入力しただけでは、設計予測が適切に行われないと考えられます。では、より良い予測を得るためにモデルで考慮されるこれらの標準偏差を追加するにはどうすればよいでしょうか。
実験計画法Re: DOE への標準偏差の考慮例を投稿していただけますか?
6回の実行ごとに繰り返し測定したようですね？
JMP Pro の混合モデルを使用してデータを分析する場合を除き、反復測定の平均値と対数変換された標準偏差を Y として使用することをお勧めします。
反復の平均は中心極限定理を利用して、ノイズの多いシステムからより適切な推定値を提供します。また、Stddev を使用すると、ノイズの少ない設計空間の部分があるかどうかを確認できます。
Re: DOE への標準偏差の考慮@Byron_JMPの提案に加えて、「分析」>「モデルの適合」から利用できるLogLinear Varianceプラットフォームを使用することもできます。
因子の範囲は大きな効果を引き出すのに十分な広さでしたか?
Re: DOE への標準偏差の考慮具体的なアドバイスを提供するのに十分な情報や背景がありません。応答変数とは正確には何ですか? ％ 何？たとえば、歩留まり % は、特定の障害メカニズムを理解するのにあまり有用な応答ではありません (歩留まりの問題を引き起こす可能性のあるものが多数あります)。 Byron が示唆しているように、標準偏差はどのように計算していますか?これは治療のバリエーションの範囲内ですか?そうであれば、標準偏差は治療内で変化するノイズの影響を定量化することになります。モデル効果がこれに影響を与える可能性があるかどうかを知りたいと思うかもしれません。また、Byron が示唆しているように、2 つの応答をモデル化できます。平均 (治療内のノイズが低減されるため、精度が向上します) と標準偏差 (または選択した変換) です。
