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개발자 튜토리얼 - 실험 설계 시 공변량을 효과적으로 다루는 방법
- 공변량이란 무엇인가요?
- 우리가 고려하고 싶지만 완벽하게 제어할 수 없는 입력 변수입니다.
- 통제할 수는 없지만, 사전에 관찰할 수 있습니다.
- "후보 집합" 접근 방식.
- 맞춤 디자인이 중요한 이유는 무엇일까요?
- 좌표 교환 (맞춤 디자인)
- "랜덤" 디자인으로 시작하세요.
- 디자인 요소를 하나씩 살펴보고, 기준이 개선된다면 변경하십시오.
- 반복하다.
- 후보군을 미리 설정할 필요가 없습니다.
- 행 교환
- PROC OPTEX (SAS)
- 가능한 실행 시나리오 후보군부터 시작하세요.
- 초기 설계는 후보 집합의 부분 집합입니다.
- 설계에 포함되지 않은 행의 위치를 바꾸는 것을 고려해보고, 그 결과가 기준을 개선한다면 변경을 진행하십시오.
- JMP 16 이전 버전(JMP 10부터)
- 공변량에 대한 행 교환(D-최적성).
- 제어 가능한 요소에 대한 좌표 교환.
- 공변량은 처음부터 고정되어 있어서 더 나은 방법이 있는지 확인하기 위해 되돌아갈 수 없었습니다.
- JMP 16
- 설계 과정에서 행 교환 또는 좌표 교환을 사용하는 하이브리드 접근 방식을 채택합니다.
- 공변량에 대해 서로 다른 최적성 기준을 고려할 수 있습니다.
- 디자인 제작에 더 큰 유연성을 제공합니다(두 가지 장점을 모두 누리세요).
- 사용자에게 훨씬 더 잘 보입니다.
- 사용 방법
- JMP Pro가 필요하지 않습니다.
- 후보군(가능한 실행 결과를 포함하는 공변량)이 담긴 데이터 테이블이 필요합니다.
- JMP 10 이상에서는 '인자 추가' -> '공변량'을, JMP 16 이상에서는 '공변량/후보 집합' 개요를 사용하여 사용자 지정 설계에 공변량을 추가합니다.
- 두 가지 일반적인 사용 사례
- 모든 행을 사용하여
- 우리는 실험 단위에 대해 관찰 가능하지만 제어할 수 없는 요인들을 가지고 있으며, 이러한 요인들을 고려하고자 합니다.
- 우리는 입력값의 하위 집합(심지어 제어 가능한 하위 집합일 수도 있음)에 대해 특정 구조를 강제하고 싶습니다.
- 행의 부분집합 선택
- 최적의 부분집합을 선택하세요 (임의의 부분집합이 아닙니다).
- 예산 범위 내에서 정보를 최대한 활용하는 방법.
-
예시 1 - 모든 행 사용
- 예제 2 - 모든 행 사용
- 대규모 학급 데이터 세트를 사용하여 각 학생에게 두 가지 처리 방식 중 하나를 적용하려고 합니다.
- 우리는 성별, 키, 몸무게를 고려하고 싶습니다.
- 예제 3 - 모든 행 사용
- 블록 크기는 4, 8단계 범주형 변수 1개, 연속형 변수 4개.
- 총 56득점.
- 균형 불완전 블록 설계(BIBD)를 사용하여 시작하십시오.
-
예제 4 - 행의 부분집합 사용
공변량.JPG
자원
- Meyer, RK, & Nachtsheim, CJ 정확한 최적 실험 설계를 구성하기 위한 좌표 교환 알고리즘. 계량기술학 , 37 (1), 60-69, 1995. PDF 버전 .
- 페도로프, VV. 최적 실험 이론 . 아카데믹 프레스, 뉴욕, 1992.
- 구스, P & 존스, B. 최적 실험 설계 - 사례 연구 접근법 , Wiley, 2011.
- 브래들리 존스의 반응 관련 블로그 글에서 선형 시간 추세에 강건한 실험 설계를 만드는 방법을 알아보세요 .
- JMP 문서화 공변량 DOE에 대해
- JMP 희망 목록: JMP를 최대한 활용하기 위해 귀사에서 필요로 하는 제품 에 대한 개발팀에 대한 제안입니다.
실험 설계
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