레벨: 중급
전통적인 실험 계획법은, 직교표에 한정되지 않고 인자가 서로 직교하고 있는 것을 전제로 분산 분석이라고 하는 시그마를 이용한 제곱합의 분해를 주체로 한 해석법이다. 그러나 결측 값이 발생하면이 방법을 적용 할 수 없으므로 분산 분석에 대한 이론적 인 프레임 워크를 제공 한 "선형 추정 이론"에 의한 분석을 수행해야합니다. 그러나 설명하는 서적을 찾는 것은 어렵습니다.
JMP의 「모델의 적합」은, 결측치가 있는 직교표의 해석에도 대응하고 있지만, 직교표의 해석의 정평인 「현행 수준과 최적 수준의 차의 95% 신뢰 구간의 추정」 을 어떻게 요구하면 좋을까. 그 오차 분산의 추정을 위한 「타구치의 공식」혹은 「이나의 공식」은, JMP에 짜넣어지고 있는 것일까. 어떠한 해석 절차에 의해 계산되고 있는지를 설명한 서적 없이, JMP의 결과를 그대로 신뢰해 사용하는 것은 용기가 있는 것이다.
그래서 L8 직교표에서 결측값이 1개 있는 경우에 대해 Excel의 행렬 함수를 이용한 해석 방법을 제시하고 JMP에 의한 해석 결과와 대비함으로써 「모델의 적합」의 계산 원리의 이해를 심화 우리는 추가 응용 프로그램을위한 기본 계산 방법을 보여줍니다.
