이진 응답을 위한 DOE안녕하세요,
저는 이진 응답 F/P를 가지고 있습니다. 현재 실패율은 15%입니다. X1, X2, X3으로 실험하고 싶은 3가지 요인이 있습니다. 또한 3단계, 즉 라인 1, 라인 2, 라인 3의 차단 요인 L이 있습니다. X1과 X2는 2단계로 연속적입니다. X3도 설정을 정확하게 설정할 수 없기 때문에 연속적 버스트이며, 낮은 수준의 값(범위 a, b)과 높은 값(범위 c, d)을 갖는 2단계 범주형으로 간주합니다.
실패율을 최소화하기 위해 실험을 설계하고 싶습니다. JMP를 사용하여 이를 수행하는 방법을 잘 모르겠습니다.
실험 설계Re: 이진 응답을 위한 DOE구체적인 조언을 제공할 만큼 맥락이 충분하지 않으므로 여기에 내 초기 생각/질문을 적겠습니다.
1. F와 P는 실패와 합격이라고 가정합니다. 실패와 합격은 무엇일까요? 사양인가요? 연속 측정으로 만들 수 있나요? 아니면 "현상"을 더 잘 정량화하는 측정을 개발할 수 있나요? 이렇게 말하는 이유는 속성/이산 범주형 반응 변수가 비효율적이기 때문입니다. 변화를 감지하고 원인을 할당하려면 더 많은 실험 단위가 필요합니다. 또한 잠재적으로 많은 실패 모드/메커니즘의 집합이라는 단점이 있습니다. F/P를 분류하는 측정 시스템을 연구해 보셨나요? 15%가 일관성이 있나요?
2. 또한 한 가지 차이점을 지적하고 싶습니다... 실패가 발생하는 이유를 설명하려는 것입니까, 아니면 실패를 예측하려는 것입니까? 샘플링은 실패를 설명하는 데 더 효과적인 방법일 수 있습니다.
3. 인과 구조를 이해하려고 하시나요 아니면 "우승자를 고르려고" 하시나요? 반복할 계획이신가요?
4. 레벨 설정에 대한 질문은 가정을 고려하라고 제안합니다. DOE에서 레벨 1에서 요인을 설정하고 다른 레벨로 변경한 다음 다시 레벨 1로 설정하면 처음과 동일한 레벨로 설정된다고 "가정"합니다. 현실은 모든 것에 변화가 존재하기 때문에 불가능하다고 말합니다. 따라서 이 핸디캡의 영향을 줄이는 한 가지 방법은 레벨을 굵게 다르게 설정하는 것입니다(굵게 하지만 합리적). 물론 여러 요인에 대한 굵기는 거의 동일합니다(편향되지 않음).
5. 3개 라인 모두 차단 해야 하는지 잘 모르겠습니다. 왜 라인이 다릅니까? (가설) 시작점으로 가장 다른 두 개의 라인을 선택할 수 있습니까? 한 라인의 요인 효과가 다른 라인과 다른지(RCBD)에 관심이 있습니까? 아니면 라인의 효과를 정량화하고 설계의 정확도를 높이고 싶습니까(BIB)?
6. 고려해야 할 다른 "노이즈" 변수가 있습니까? 예를 들어, 원자재 로트나 작업자 기술.
Re: 이진 응답을 위한 DOE고맙습니다, statman!
F/P는 추측하셨듯이 불합격/합격입니다. 우리는 위젯을 제조합니다. 각 라인에서 나오는 것은 불량(F)이거나 불량(P)입니다. 불행히도 이를 연속적으로 만드는 방법은 없습니다. 지금은 관찰된 것이므로 하나의 실패 모드만 가정합니다. 15%는 +/- 2%로 일관적입니다. 때로는 예상보다 더 높은 값을 얻지만 그 이유는 알려져 있습니다.
DOE의 목적은 실패율을 최소화하기 위한 매개변수의 최적 설정을 찾는 것입니다... 15%보다 상당히 낮기를 바랍니다(예: 10%). 반복이 복제를 의미한다면, 네, 우리는 실행의 복제를 시도할 수 있지만, 초기 DOE 후에 실험을 반복한다는 것을 의미한다면, 글쎄요, 리소스의 가용성에 따라 달라질 수 있습니다. 우리는 두 줄로 제한할 수 있습니다. 우리는 줄의 차이를 신경 쓰지만, 요인 효과는 줄 사이에서 유사해야 한다고 생각합니다.
운영자와 같은 다른 소음 요인이 있습니다. 경영진은 이 DOE를 당연히 합리적인 범위 내에서 매우 경제적으로 유지하고 싶어합니다.
귀하의 질문/의견에 답변할 수 있었기를 바랍니다.
다시 한번 감사드립니다
Re: 이진 응답을 위한 DOE안녕하세요 @MarkovVaribles1 님 ,
@statman은 토론을 시작하고 문제와 목표에 대해 생각하게 하는 데 훌륭한 답변을 했습니다.
저는 여전히 귀하가 달성하고자 하는 설계/모델의 정확한 복잡성 수준을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 귀하의 목표, 조사하고 있는 요소의 수, 제약 조건, 그리고 가능/허용되는 실험 수에 대한 특정(그리고 합리적인?) 제한에 따라 달라질 수 있습니다.
결함의 원인을 분석하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터가 이미 있습니까(관심 요인을 식별하기 위한 근본 원인 분석), 그리고 이 데이터를 활용하여 데이터를 설계로 증강 (Augment Design 플랫폼을 사용)하고, 추론 공간을 확장하기 위해 더 큰 요인 범위를 사용할 수 있습니까?
그렇지 않다면 Custom Designs 플랫폼이 귀하의 사례에 적합할 수 있다고 생각합니다. 이 플랫폼은 다양한 유형의 요인과 제약 조건(차단, 수치 제약 조건 등)을 처리할 수 있기 때문입니다.
@DonMcCormack 의 " 합격/불합격 응답을 통한 실험을 설계하고 분석하는 방법 "에 대한 프레젠테이션도 매우 유익할 것입니다. 이 프레젠테이션은 이러한 유형의 합격/불합격 응답을 분석하는 방법에 대한 아이디어를 제공하기 때문입니다.
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 이진 응답을 위한 DOE안녕하세요 Victor_G님,
여기서 우리는 근본 원인 분석을 찾고 있지 않습니다. 제어할 수 있는 이러한 프로세스 매개변수 X1, X2, X3가 있습니다. 응답이 연속적이라면 이는 단순히 요인 DOE이거나 그 변형일 것입니다. 응답이 이진이므로 JMP에는 응답이 이진일 수 있는 옵션이 없습니다. JMP에서 이것을 어떻게 설계할 수 있는지 궁금했습니다.
이것이 문제를 설명하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 이진 응답을 위한 DOE디자인은 응답 유형에 대해 불가지론적입니다. 응답 유형의 영향을 받는 것은 모델링 기술입니다. 이진 응답에 적합한 것이 여러 가지 있습니다... 로지스틱 회귀부터 시작합니다.
Re: 이진 응답을 위한 DOE@P_Bartell이 제안한 대로, 반응은 디자인에 영향을 미치지 않습니다.
따라서 여러 디자인을 만들고, 이를 비교한 다음 하나를 선택한 다음 새 열을 추가하거나 원래 응답 열의 데이터 및 모델링 유형을 변경하여 이진 응답을 사용할 수 있습니다.
@DonMcCormack 의 프레젠테이션을 통해 이런 반응을 분석하는 방법을 알아보려면 이전 게시물을 살펴보세요.Re: 이진 응답을 위한 DOE후속 조치에 감사드리지만, 조언을 제공하기에는 여전히 너무 많은 정보/맥락이 누락되어 있습니다. 위젯이 결함이 있는 이유는 무엇일까요? 반복을 의미하는 것은 아니지만, 연구에 라인을 포함시켜서 본질적으로 하는 일(즉, 반복 = 블록)이며, 좋은 생각입니다. 첫 번째 설계 공간에서 다음 설계 공간으로 반복을 의미했습니다. " 경영진은 이 DOE를 합리적인 범위 내에서 매우 경제적으로 유지하고 싶어합니다." 추론 공간을 제한하여 경제적으로 만든다면 나쁜 생각입니다. 결론이 해당 노이즈 조건에 국한된다는 것을 의미합니다. 노이즈가 변경되면 실험의 모든 결과가 무의미해질 수 있습니다(경제적이지 않습니다 )! 추론 공간을 최대화하고 설계 요소의 정밀도를 동시에 높여야 합니다. 이를 위해서는 노이즈를 적절히 처리하는 전략을 사용해야 합니다. 노이즈를 제한하는 것은 일반적으로 좋은 생각이 아닙니다.
불연속 범주형 응답 변수를 고수해야 하는 경우(응답 변수가 1개만 있는 경우) 다음을 읽어보시기 바랍니다.
Bisgaard, Søren, Howard Fuller, "결함 또는 불량품을 반응으로 하는 요인 실험 분석", 1994년 6월, 보고서 #119, 위스콘신 대학교 품질 및 생산성 개선 센터.
Re: 이진 응답을 위한 DOE여러분 모두 감사합니다!
