확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장안녕하세요,
JMP가 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장하여 평가할 수 있을까요?
FCCCD는 확정적 스크리닝 설계와 공통적으로 상당수의 실행을 포함하는 유일한 설계인 듯합니다.
감사합니다
토미7571
실험 설계Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장요인 점수조차도 실행이 불가능하거나 위험하거나 실행 불가능한 요인 조합을 나타낼 수 있습니다.
이는 박스-벤켄 설계가 성공한 이유 중 하나이며, 최적 설계의 성공 이유이기도 합니다. 최적 설계에서는 요소에 대한 제약 조건을 지정하여 실행 가능한 설계를 생성할 수 있고 불가능한 조합을 피할 수 있습니다.
@Thommy7571 님 이 쓰셨습니다:
-1과 +1 레벨에 대한 값을 선택하는 방법에 대한 권장 사항이 있나요?
이는 광범위한 질문이며 분야에 따라 다릅니다.
일부 조언이나 추천은 도메인 전문 지식을 활용하거나(또는 도메인 전문가를 모으거나) 과거 데이터(사용 가능한 경우)를 사용하여 디자인에 대한 관심 수준을 더 잘 평가하는 것입니다. 또한 스크리닝 디자인이나 보다 경제적인 스코핑 디자인을 사용하여 실험의 실제적 실행 가능성을 평가하고 응답 측정이 충분히 판별력이 있는지 확인할 수 있습니다.
이것이 마침내 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장안녕하세요 @Thommy7571 님 ,
답변이 늦어져서 죄송합니다. 귀하의 답변은 스팸 폴더에 있었고, 방금 "안전함"으로 표시했습니다.
@Thommy7571 님 이 쓰셨습니다:
귀하의 디자인에서 빨간색 점은 큐브 모서리에 있으며 DSD에 대한 점으로 표시됩니다. Bayiley의 기사에 따르면 이는 불가능합니다. 이는 간단한 요인점입니다. 최소한 두 레벨의 경우 그렇습니다. 예: +1, +1, +1이므로 이러한 점은 DSD에 있을 수 없습니다.
요인 수가 매우 적은 경우 설계에 "단순 요인" 포인트를 사용할 수 있습니다. 5개 미만의 요인은 여전히 13개의 런을 갖는 설계를 생성하므로 요인 포인트가 생길 수 있습니다. 이 13개 런 설계는 실제로 5개의 요인과 최소 런 수를 갖는 DSD이며, 3개의 요인 차원 공간에 투영됩니다. 요인 기반 설계(DSD, CCD 및 기타)의 투영 속성을 고려하세요. k개의 요인 중 하나가 중요하지 않거나 활성화되지 않은 경우 k-1차원 실험 공간에 실험을 투영할 수 있으며, 이는 요인 포인트가 있다는 인상을 줄 수 있습니다.
자세한 내용은 여기에서 확인하세요: https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_designofexperiments-statistics-dataanalytics-activity-7155469237921153025-ul7E
이로써 이 점이 명확해졌기를 바랍니다.
@Thommy7571 님 이 쓰셨습니다:
일반적으로 매개변수의 +1과 -1에 대해 극단값을 취하는 것이 좋습니다. Starpoints는 범위를 벗어나지 않습니까? 그렇다면 물리적으로 불가능한 경우 한계 밖의 point를 어떻게 취할 수 있습니까? 한계값(농도 예: 0% 및 100% - 더 적거나 더 많은 것은 불가능합니다!)과 비교하여 +1과 -1에 사용할 권장 실험값은 무엇입니까?
축 지점의 값에 따라 달라지는데, 외접형(>1), 면심형(=1) 또는 내접형(<1) 중앙 합성 설계가 가능합니다.
별점 값의 선택은 실행의 물리적 실현 가능성(-1 이하 또는 +1 이상의 코드화된 값)과 CCD 뒤의 목적 간의 타협입니다. 비슷한 주제에서, 별점이 실험 공간의 중심에서 가장 멀리 떨어져 있음을 보여주었습니다 .
- 주효과와 이차효과의 거듭제곱이 클수록, 절편의 거듭제곱은 작아집니다.
- 실험 공간의 중앙에서는 분산이 커지고, 실험 공간의 경계에서는 분산이 작아집니다.
자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다: https://community.jmp.com/t5/Discussions/why-are-no-star-points-in-custom-design-RSM/mp/603144/highlight/true#M80637
@Thommy7571 님 이 쓰셨습니다:
제가 맞는지 아니면 Nist.gov에 DSD에 대한 내용이 없는 건가요? 다음 설계에 런을 합리적으로 사용할 수 없는 경우 DSD로 시작하는 것이 6개 또는 7개의 요인을 사용하는 것은 결국 좋은 생각이 아닐까요? DSD가 정보 획득에 매우 유용한데도 불구하고, DSD를 기반으로 하는 CCD와 유사한 설계를 아무도 개발하지 않은 이유는 무엇인가요?
Nist.gov에서 Definitive Screening Designs에 대한 업데이트를 보지 못했습니다. 최근 업데이트는 여기에서 확인할 수 있습니다: : https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/index.htm
확정적 스크리닝 설계는 주요 효과를 스크리닝하고 2-요인 상호작용 및 2차 효과와 같은 강력한 고차 효과를 감지하는 데 매우 유용합니다. 5개 이상의 요인을 처리할 때 매우 강력하며, 고전적인 설계 접근 방식에 비해 필요한 실행 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.
Augment Designs 플랫폼을 사용하면 항상 모든 디자인에서 실행을 사용할 수 있습니다. DSD를 실행한 경우 CCD를 사용한 고전적인 순차적 접근 방식으로 얻을 수 있는 것과 매우 유사하게 디자인을 반응 표면 모델 디자인으로 증강할 수 있습니다.
DSD의 주요 이점은 스크리닝 단계부터 비선형 이차 효과를 조사하는 것입니다. 즉, "이진" 반응을 피하고 이차 효과를 가질 수 있는 통계적으로 유의하지 않은 요인을 버립니다.
이것이 귀하의 의심을 해소하고 제공된 요소가 해결책을 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장안녕하세요,
뭔가 잘못되었다는 것을 알려드려야 할 것 같아 죄송합니다. Bradley Jones와 Nachtsheim(2011)의 확정적 스크리닝 설계에 대한 기사를 보면 dsd에 팩토리얼 포인트가 없습니다. 귀하의 그림에는 큐브 앞부분의 하단 모서리에 있는 포인트가 있는데, 이 포인트는 -1,-1,-1에 있습니다. 따라서 팩토리얼 포인트입니다.
따라서 요인점은 indsd normall이 아닙니다. 중심점을 제외하고는 다른 가능한 점, 특히 요인점이 없기 때문에 기본적으로 축 방향 점이 없는 것이 어떻게 가능한지 궁금합니다. 또한 아무도 확정적인 스크리닝 설계에 기반한 추가 평가를 위한 설계를 개발하지 않은 이유도 궁금합니다. 마지막으로 실험 값에 대한 한계(예: 0% 및 100% 농도)가 주어진 경우 수준 -1 및 +1에 어떤 값을 사용해야 하는지에 대한 의문이 제기됩니다. 축 방향 점에 대한 실험 값은 이러한 ühysical 한계여야 합니다. 수준 -1 및 +1에 대한 값을 선택하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까?
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장정말 흥미롭네요. 저는 내접 CCD를 몰랐어요. NIST 페이지 링크도 감사합니다. 하지만, 불분명한 점이 두 가지 있습니다. 귀하의 디자인에서 빨간색 점은 큐브의 모서리에 있고 DSD에 대한 점으로 표시되어 있습니다. Bayiley의 기사에 따르면 이것은 불가능합니다. 이것들은 간단한 요인점입니다. 적어도 두 레벨의 경우 그렇습니다. 예를 들어 +1, +1, +1이므로 이러한 점은 DSD에 있을 수 없습니다.
일반적으로 매개변수의 극단값을 +1 및 -1로 취하는 것이 좋습니다. Starpoints는 범위를 벗어나지 않습니까? 그렇다면 물리적으로 불가능한 경우 한계 밖의 점을 어떻게 취할 수 있습니까? 한계값(농도 예: 0% 및 100% - 더 적거나 더 많은 것은 불가능!)과 비교하여 +1 및 -1에 사용할 권장 실험값은 무엇입니까? 제가 맞는지 아니면 Nist.gov에 DSD에 대한 정보가 없는 건가요? 다음 설계에 실행을 합리적으로 사용할 수 없는 경우 DSD로 시작하는 것이 6개 또는 7개의 요인을 사용하는 것이 좋은 생각이 아닐까요? 후자가 정보 획득에 매우 유용하기 때문에 DSD를 기반으로 하는 CCD와 유사한 설계를 아무도 개발하지 않은 이유는 무엇입니까?
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장안녕하세요 @Thommy7571 님 ,
귀하의 의견에 답변하겠습니다.
1.팩토리얼 포인트: - DSD는 CCD처럼 계승점을 완전히 활용하지 않습니다.
2.축점: - CCD와 유사하게 DSD에는 축 지점이 포함됩니다.
3.센터 포인트: - DSD에는 CCD 및 FCCCD와 유사하게 실험 오차를 추정하기 위한 중심점이 포함되어 있습니다.
저는 CCD가 중심점과 축점을 포함한다고 결론지었습니다.
DSD와 CCD의 요인점과 중심점은 비슷합니다. 축점은 기본적으로 DSD에 포함되지 않습니다. DSD는 3단계 스크리닝 설계이므로 각 요인에 대한 중간 수준이 포함됩니다. DSD와 증강 CCD 사이의 점 재분할을 참조하세요(요인점과 중심점은 이미 DSD에 있으므로 CCD의 증강은 요인점을 추가하지 않지만 중심점을 추가할 수 있음):
DSD와 Face-Centered CCD 사이 :
원칙적으로 DSD의 모든 런을 사용하는 방법(필요한 경우)과 추가 런을 추가하여 CCD를 얻는 방법은 알 수 없습니다.
따라서 DSD를 사용하면 후자를 사용하고 동일한 유형의 추가 포인트를 사용하여 CCD로 확장하거나 두 개 이상의 레벨이 있는 팩토리얼 포인트를 추가할 수 있습니다. 맞나요?
앞서 설명한 대로 Augment Designs 플랫폼 에서 '디자인에 축 방향 점 추가' 옵션 을 사용하여 축 방향 점을 추가하고 DSD를 CCD에 증강합니다.
아마도 제가 뭔가 오해한 게 있는데, FCCCD에서는 축점이 얼굴 중심점보다 중심까지의 거리가 다르다는 겁니다.
외접, 면 중심 또는 내접 CCD 디자인의 차이점과 요구 사항 및 원하는 디자인 유형에 따라 이 거리 값을 설정하는 방법을 더 잘 이해하려면 이전 답변에서 추가한 설명서를 참조하세요.
다양한 CCD(외접, 면심, 내접)에 대한 추가 정보:
5.3.3.6.1. 중앙 합성 설계(CCD)(nist.gov)
5.3.3.6.3. 반응 표면 설계 비교(nist.gov)
면 중심 = FCCCD -> 거리 = 1
이것이 내 답변을 명확히 해주었으면 좋겠습니다.
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장저는 특히 CCD와 DSD와 같은 다양한 디자인에 사용된 포인트에 대한 지식을 심화시켰습니다. 그 결과 저는 이 두 가지에 사용된 포인트가 매우 다르다는 것을 알게 되었습니다. 원칙적으로 저는 DSD의 모든 런을 사용하는 방법을 알지 못합니다. 필요하다면 CCD를 얻기 위해 런을 더 추가합니다. 그러나 저는 FCCCD에 사용된 포인트가 DSD에서 사용된 포인트와 더 비슷하다는 인상을 받았습니다. 아마도 제가 무언가를 오해했을 것입니다. 즉, FCCCD에서 축 포인트는 얼굴 중심 포인트보다 중심까지의 거리가 더 길다는 것입니다.
따라서 - 다음을 기준으로
1.팩토리얼 포인트: - DSD는 CCD처럼 계승점을 완전히 활용하지 않습니다.
2.축점: - CCD와 유사하게 DSD에는 축 지점이 포함됩니다.
3.센터 포인트: - DSD에는 CCD 및 FCCCD와 유사하게 실험 오차를 추정하기 위한 중심점이 포함됩니다.
저는 CCD에 중심점과 축점이 포함된다고 결론지었습니다.
따라서 DSD를 사용하면 후자를 사용하여 같은 유형의 추가 포인트를 사용하여 CCD로 확장하거나 두 개 이상의 레벨이 있는 팩토리얼 포인트를 추가할 수 있습니다. 제가 맞습니까? DSD를 CCD로 확장할 가능성에 대해 어딘가에서 부정적인 답변을 받았기 때문에 명확하지 않았습니다. 그리고 네, 저는 이것이 2차적으로 중요하지만 자동으로 확장되기를 바랍니다. 물론 DSD 이후에 중요한 팩터가 감소해야 한다는 것을 알고 있습니다.
감사합니다
토미7571
Re: 확정적 스크리닝 설계를 얼굴 중심 중앙 합성 설계(FCCCD)로 확장안녕하세요 @Thommy7571 님 ,
Definitive Screening Design을 (얼굴 중심) Central Composite Design으로 수동 또는 자동으로 확장할 수 있습니다.
- 수동으로 DSD에서 누락된 점을 면의 중앙, 모서리, 측면의 중앙에 추가할 수 있습니다.
- Augment Designs 플랫폼을 통해 자동으로 수행하려는 경우, 포인트 재분할은 증강 옵션(및 가정 모델)에 따라 달라집니다. " 축 추가 "로 증강을 지정하면 CCD를 얻을 수 있으며, CCD의 축 포인트에 대해 원하는 거리를 지정하여 외접, 면 중심 또는 내접 CCD를 얻을 수 있습니다. 원하는 디자인 유형을 얻기 위한 적절한 거리를 알고 싶다면 CCD 설명서와 축 포인트가 결정되고 계산되는 방식을 살펴봐야 할 수도 있습니다. 디자인 선택
또한 Classical Response Surface Designs 플랫폼을 사용하여 CCD를 생성하고, 적절한 요인 수에 맞게 원하는 유형의 CCD를 생성하고, 이 설계의 축 값을 증강된 설계에 사용할 수 있습니다.
"증가" 옵션을 사용하여 설계를 증강하고 모델의 중요한 효과에 대한 주효과, 2-요인 상호작용 및 2차 항을 지정하면 얼굴 CCD를 얻을 수 없습니다. 얼굴 중앙의 포인트가 누락되기 때문입니다(그리고 설계의 "완전성"에 허용되는 포인트 수에 따라 다른 포인트 중 일부도 누락될 수 있음). 증강은 이미 생성된 포인트를 사용하고 가정된 모델을 고려하여 설계를 최적으로 증강합니다.
귀하의 요구 사항에 따라 CCD나 최적의 반응 표면 모델 설계를 얻으세요. 증강 플랫폼이 도움이 될 것입니다.
증강된 디자인을 평가하는 작업은 Evaluate Designs 플랫폼을 통해 수행할 수 있으며, 여러 가지 가능한 디자인 옵션을 생성한 경우 Compare Designs 플랫폼과 비교할 수 있습니다.
다양한 CCD(외접, 면심, 내접)에 대한 추가 정보:
5.3.3.6.1. 중앙 합성 설계(CCD)(nist.gov)
5.3.3.6.3. 반응 표면 설계 비교(nist.gov)
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
