OFAT 실험에 DOE 사용OFAT(한 번에 한 가지 요소 실험) 실험을 수행하는 경우 DOE를 사용하는 것이 유용할까요? 방금 스캔과 회귀 분석을 수행한 것보다 DOE로부터 더 많은 통계적 이해를 얻을 수 있습니까?
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사데이터 탐색 및 시각화실험 설계예측 모델링 및 기계 학습Re: OFAT 실험에 DOE 사용다중 요소 실험과 OFAT를 수행하는 이유에 대한 Victor의 훌륭한 목록에 추가하면 OFAT는 추론 공간이 매우 좁습니다. OFAT 동안 다른 모든 요소는 일정하게 유지되어야 합니다. 좁은 추론 공간은 현재 연구를 넘어서 결과를 추정하는 데 부정적인 영향을 미칩니다.
Re: OFAT 실험에 DOE 사용안녕하세요 @LogitPorcupine1 님 ,
시스템에 여러 요소가 있는 경우 OFAT 접근 방식 대신 DoE를 사용하지 않는 이유를 알 수 없습니다.
DoE는 OFAT에 비해 많은 이점을 가지고 있으며, 그 중 일부는 다음과 같습니다.
- 제한된(그리고 사전에 계획/통제된!) 실험 횟수,
- 상호작용과 비선형 효과를 연구할 수 있습니다.
- 반응 변동을 설명하거나 예측하기 위한 수학적 모델,
- 높은 효율성(정보 대 실험 횟수),
- 오류는 설계 공간에서 균등/균질하게 공유되며,
- 제약 조건/맞춤 설계 생성 가능성
- "증강"을 통한 반복 프로세스 및 가능한 많은 전략: 주효과를 선별한 다음 상호 작용을 확인하고 마지막으로 반응을 정확하게 예측하기 위한 강력한 반응 표면 모델을 구축할 수 있습니다.
JMP로 DoE를 배울 수 있는 리소스가 많이 있으며, 그 중 일부는 다음과 같습니다.
실험 설계 소개 키트 | JMP 시작하기
통계적 사고(STIPS) - 무료 온라인 통계 강좌 | JMP
실험 계획(DOE) 과정 | JMP
실험 설계 | JMP
또한 실험 공간에서 "빈 지점/영역"을 피하기 위해 DoE를 사용하는 이점에 대해 Nature에서 매우 유용한 기사를 확인할 수도 있습니다(그림 2). 실험 설계(DoE) 접근 방식은 구리 매개의 최적화를 가속화합니다. 18F-아릴스타난의 불소화 반응 | 과학 보고서 (nature.com)
이것이 여러분의 성찰과 이해에 도움이 되기를 바랍니다.
