사용자 정의 DOE의 응답 변수에 오류 값을 추가할 수 있나요?안녕하세요,
저는 Custom DOE로 작업 중이며 모델 생성을 위해 입력하려는 응답 변수에 대한 데이터를 수집했습니다. 또한 해당 응답 변수(각 데이터 포인트에 대해) 측정과 관련된 오류에 대한 데이터를 수집했으며 이 오류를 고려할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다. 이에 대한 자세한 내용을 찾을 수 없어서 여기에 문의하려고 합니다. 저는 JMP Pro 17을 사용하고 있습니다.
미리 감사드립니다!
실험 설계윈도우Re: Custom DOE의 응답 변수에 오류 값을 추가할 수 있나요?먼저, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 흥미로운 질문입니다. 내 생각은 다음과 같습니다.
가장 먼저 생각한 것은 측정 오류가 얼마나 됩니까? 측정 오류가 얼마나 많은지에 따라 달라질 수 있습니다.
평균을 사용하여 오류를 줄일 수 있습니까? 측정 오류 분포의 극값에 대한 다양한 값을 다양한 Y 값(예: 최저, 최대 및 중간점)으로 사용하고 각각을 모델링하여 모델 효과의 중요성에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있다고 가정합니다.
일반적으로 모델을 염두에 두고 실험을 설계한 다음 분석 결과 중요하지 않은 항을 제거한 다음 반복하여 모델을 축소합니다.
아마도 다른 사람들도 당신에게 좋은 아이디어를 줄 것입니다.
Re: 사용자 정의 DOE에서 응답 변수에 오류 값을 추가할 수 있나요?"이 오류를 고려"하려는 이유가 무엇인지 여쭤봐도 될까요? 측정 오류는 이미 관찰된 반응에 포함되어 있는 것 같습니다. 최종적으로 지정하는 모델의 평균 제곱 오차에 포함될 것입니다. 아니면 실험 공간의 특정 부분에서 측정 오류가 문제가 될 정도로 클까 봐 걱정되시나요? 이 경우 로그 선형 모델링 기능을 통해 분산의 로그를 모델링할 수 있습니다. 그러면 두 가지 모델이 생성됩니다. 1. 반응의 평균. 2. 반응의 로그 분산(실제로는 측정 시스템 오류)입니다. 로그 선형 분산 모델링 기능에 대한 JMP 설명서의 링크는 다음과 같습니다. JMP의 로그 선형 분산 모델링
