D-최적 DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법은 무엇입니까?제가 아는 바로는 D-최적 설계는 실험 스크리닝에 유용할 수 있지만, 큰 상호 작용 효과가 없기를 바라는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 주요 효과에 편향이 생기거나 앨리어싱 효과를 피하기 위해 최적 설계에 의심되는 2방향 상호 작용을 추가해야 합니다.
저는 Res III 분수 요인분석과 Plackett-Burman 설계를 스크리닝에 사용하지 말라고 들었습니다. 이는 별칭 구조가 나쁘고 주효과를 상호 작용으로 혼동할 수 있기 때문입니다.
제 질문은 D-optimal DOE를 Res III 또는 Plackett-Burman 설계와 비교하는 방법, 아니면 혼란스러운 별칭 구조를 피하기 위해 최적 설계의 해상도를 찾는 방법이 있는지입니다. 최적 설계의 별칭에 대한 경험 규칙은 무엇이며 JMP 출력에서 어떻게 보고됩니까? 예를 들어 별칭 행렬이 주 효과와 2방향 상호 작용 사이에 별칭 >0.5를 보고하는 경우 이를 피해야 합니까?
실험 설계Re: D-optimal DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법?기본적으로, 2인자 상호작용을 의심하거나 2인자 상호작용이 주효과에 편향을 줄까 걱정되는 경우 피해야 할 최적 설계에 대해 JMP에서 보고된 별칭 구조 번호 또는 해상도 번호가 있습니까? 예를 들어, 주어진 수의 요인과 주어진 수의 실행에 대해 주효과 모델과 1개의 상호작용 항이 있는 경우 설계를 평가하고 별칭 영향이 너무 높다고 말할 수 있는 방법이 있습니까? 그리고 정확히 임계값 번호 측면에서 무엇을 찾고 있습니까? 그리고 JMP에서 어디에 보고됩니까?
Re: D-optimal DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법?최적의 설계 방식을 선택하는 주된 이유 중 하나는 설계를 생성하기 전에 모델을 지정하고 실행 횟수, 허용되지 않는 조합 등과 같은 다른 가능한 제약 조건을 고려하여 소프트웨어가 힘든 작업을 수행하도록 할 수 있다는 사치입니다. 따라서 특정 효과를 추정할 수 있도록 하려면... 해당 효과를 모델에 넣으세요. 그런 다음 Compare Designs 플랫폼을 사용하여 최적이든 클래식이든 만든 모든 설계를 비교하세요. 플랫폼 내에는 나열한 모든 질문에 대한 통찰력을 제공하는 수많은 설계 진단이 있습니다.
Re: D-optimal DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법?안녕하세요 @mjz5448 ,
설계의 앨리어싱 구조는 설계 선택, 실행 횟수, 요인 간 제약/선형 종속성(있는 경우)에 따라 달라집니다. 요인에 대한 제약/선형 종속성이 많을수록 요인의 모델 용어를 독립적으로 추정하는 것이 더 어렵고 복잡해집니다.
주된 관심사가 주효과를 정확하고 편향되지 않은 방식으로 추정하고 상호 작용 효과를 감지하고 추정하는 것이라면, 좋은 앨리어싱 속성을 갖춘 설계에 대한 몇 가지 제안은 다음과 같습니다.
설계의 해상도를 결정하려면 NIST의 이 링크가 해상도 간 차이점을 이해하는 데 도움이 될 것입니다: 5.3.3.4.4. 분수 요인 설계 사양 및 설계 해상도
디자인을 평가할 때 상관관계의 색상 맵 에서 용어 간의 상관관계를 살펴보고 이 섹션인 "상관관계 표"의 빨간색 삼각형에 상관관계를 저장할 수 있습니다.
상관관계와 하나 또는 다른 디자인을 선택하기 위한 조언에 대해, 디자인 선택은 주로 귀하의 경우에 가능한 실행 횟수에 영향을 받습니다. 용어 간에 높은 상관관계를 피하는 것이 확실히 "안전"하지만, 이러한 상관관계 중 일부를 줄이는 데 필요한 실행 횟수는 때때로 실행 가능하지 않습니다. 따라서 목표와 실험 예산(실행 횟수, "사전 정의된 임계값"은 없음) 사이에서 최상의 균형을 정의하고 가장 관련성 있는 디자인을 선택해야 합니다. @P_Bartell 이 언급했듯이, 여러 디자인을 만들고 플랫폼 Compare Designs를 사용하여 각 디자인의 장단점을 더 잘 평가합니다.
긍정적인 점으로, 실패한 DoE는 없습니다. 목표를 달성하지 못했더라도 항상 설계를 증강 하고 상호 작용이나 다른 고차 항목을 감지하는 데 방해가 되는 항목 간의 상관 관계를 줄이거나 제거할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: D-optimal DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법?Victor_G에게 감사드립니다.
최적 설계에서 따라야 할 앨리어싱에 관한 경험 규칙이 있습니까(D 또는 앨리어스 최적?)?
예를 들어, 일부 주효과가 2인자 상호작용으로 완전히 별칭화되어 있기 때문에 스크리닝에서 Res III 설계를 피하려는 이유는 저에게 분명합니다. 하지만 저에게 그렇게 명확하지 않은 것은 런을 추가하는 것에 대해 생각하기 전에 별칭 표에서 최적의 설계를 위해 어떤 최소 임계값을 살펴봐야 하는가입니다. 주효과 및 2인자 상호작용에 대한 별칭 표에서 0.33 또는 0.4가 높은 것으로 간주됩니까? 아니면 0.25가 좋은 시작입니까? 기본적으로 숫자가 어느 지점에서 저를 멈추게 하고 설계를 다시 평가하고 런을 더 추가하게 해야 합니까?
Re: D-optimal DOE에서 Alias 구조를 평가하는 방법?지침은 다음과 같습니다... 인과 구조에 대한 이해를 계층적이고 순차적으로 구축하세요. 테스트/비교하려는 1차 효과(요인)가 많은 경우 Res III 설계를 사용하는 것은 절대적으로 괜찮습니다. 저는 사람들이 경제성을 위해 "직감과 직감"에 따라 요인을 고려에서 제외하는 경우가 너무 많다고 생각합니다. 연구되지 않는 요인은 어떻게 하나요? 일정하게 유지하면 추론 공간이 제한되고, 요인이 변하도록 허용하면 설계의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 두 경우 모두 요인을 포함하고 다음 반복을 결정하는 데 도움이 되는 데이터를 얻는 것이 "더 나은" 생각인 듯합니다. 요인 및 상호 작용 효과(및 순위 순서)를 예측하는 것도 중요합니다. 즉, 계획에 과학 및 엔지니어링 지식을 활용하세요. RANKED 목록에 모든 주요 효과가 있는 경우 2차 효과인 Res III가 좋은 선택일 수 있습니다. 2차 효과의 예측 순위가 예측 목록에서 "위로 이동"함에 따라 더 높은 해상도의 설계를 사용하기 시작합니다. 반복만 한다면 효과성을 높이는 동시에 효율성을 크게 떨어뜨리지 않을 것입니다.
