질문 1: @Stats_Like_Jazz 의 DOE의 무작위 요소
댓글:
@빅터_G
1. 모델에서 임의 효과를 사용하면 임의 효과에 기인하는 전체 분산의 일부를 설명할 수 있습니다. 그러면 더 나은 R²를 얻을 수 있습니다.
2. 연산자를 임의 효과로 사용할 수 있으며 "품질 및 프로세스" 플랫폼(MSA, 관리도, ...)을 사용하여 연산자의 영향(평균 반응 및 분산에 대한)을 평가하고 시각화할 수도 있습니다.
@스테프_조지스
실험을 설계할 때 블로킹에 대한 추가 정보: https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Using-Blocking-When-Designing-Experiments/ta-p/277697
@프톨로메이
1. 신뢰성 실험을 위한 샘플 크기를 결정하기 위해 "신뢰성 수명 테스트" 플랫폼을 사용하는 방법을 보여 주시겠습니까?
2. Arrhenius 모델에 대한 에너지 활성화 매개변수를 찾아보세요.
@가중마우스47
그 실험의 원래 목적은 무엇이었나요?
@Jonas_Rinne
로지스틱 회귀 모델이었나요? 통과/실패라고 했잖아요?
@빅터_G
어쩌면 이 PASS/FAIL Y 응답에 연결될 수 있는 다른 y가 있을 수 있고, 이를 더 많은 정보(예: 연속 응답)와 함께 프록시로 사용할 수 있을까요?
모델에 대한 용어가 너무 많은 것 같아요
@szarka
행 번호별 학생화된 잔차를 보면 마지막 6과 그 앞의 6이 확연히 다르다는 것이 분명합니다.
이는 전체 플롯 효과에 기인합니다.
@김라스2
크리스찬, 당신의 잔차에는 확실히 패턴이 있어요.
어제의 DOE 클럽 세션에 참여하게 되어 정말 즐거웠습니다!
도움과 흥미로운 대화에 감사드립니다. 이 영상을 두 번 이상 검토하여 여기에서 공유된 모든 훌륭한 팁과 요령을 구현하도록 하겠습니다.
@Victor_G 어쩌면 이 주제는 그 자체로 세션이 될 수도 있었을 겁니다. 논의할 게 많았거든요!
