JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?Minitab에서 DOE의 요인에 중심점이 있는 경우 곡률을 직접 검정합니다(즉, 비선형성, p<0.05는 곡률이 유의함을 나타냄). 하지만 JMP에는 그러한 기능이 없는 것 같습니다.
실험 설계Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 @Xinghua 님 ,
DoE의 곡률 테스트는 커뮤니티에서 자주 다루는 주제이며 이미 몇 가지 해결책이 있습니다. 다음 게시물과 추가 기능을 참조하세요.
중심점을 사용한 2단계 전체 요인 분석에서 곡률 테스트
중심점을 포함한 2단계 요인 분석에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물, 중심점 효과에 대한 논의 포함
JMP를 사용하여 DOE에서 곡률 테스트를 수행하는 방법
순수 2차 곡률 테스트 추가 기능
이 참고 자료들이 도움이 될 것 같아요.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?DOE를 사용하여 곡률을 테스트하기 위한 JMP의 다양한 옵션:
1. DOE > 고전 메뉴에서 반응 표면 설계를 선택합니다.
2. 사용자 정의 디자인을 선택하고 2차(또는 그 이상) 거듭제곱 효과를 포함합니다.
3. 확정적 스크리닝 설계를 선택하고 중심점을 포함하여 2차 효과를 추정합니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 @Xinghua : 제 생각에는 모델에 있는 요인 중 하나의 2차 효과를 포함하는 것이 가장 쉬운 것 같습니다. 해당 효과의 p-값은 곡률 검정의 p-값입니다. 하지만 여기서 사용한 요인이 2차 효과가 할당된 요인일 수도 있고 아닐 수도 있다는 점에 유의하세요(다른 잠재적 2차 효과와 혼동됨). 요인 중 하나 이상에 곡률이 존재하는지 확인하는 검정일 뿐이므로 여전히 설계를 보강하여 어떤 요인이 2차인지 알아내야 합니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?@Victor_G 가 제공한 링크는 보지 않았고, 지금까지 다른 사람들이 기여한 모든 것에 동의하지만, 통계적 테스트 p, t, F 또는 기타를 하기 전에 항상, 절대 실패하지 않는 첫 번째 단계는 반응 대 요인 산점도를 그리는 것입니다. 최소한 그 참고 자료 중 하나라도 이 접근 방식을 장려하기를 바랍니다. 여러분의 눈과 프로세스 지식은 내가 접한 효과의 가장 민감한 '감지기'입니다. 산업 현장에서 DOE를 30년간 수행하면서, 솔직히 말해서 곡률에 대한 LOF 테스트가 '유의미하다'는 것을 분석한 실험을 한 번도 기억하지 못합니다. 산점도에 먼저 나타나지 않았습니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?정말 고맙습니다. 시도해 보았지만, 어떤 이유에서인지 요인 제곱의 p-값이 숫자가 아닙니다. 왜 그런지 모르겠습니다.
데이터를 업로드했으니 분석해보세요. 고맙습니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?매우 감사합니다.
DOE는 p-값을 사용해도 레버리지 그래프를 생성할 수 있습니다. 하지만 그 p-값(0.05 미만인 경우)이 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 @Xinghua 님 ,
중심점만 있으므로 곡률을 확인하고 4가지 가능한 2차 효과 중 하나만 추정할 수 있습니다. 모델에 4가지 2차 효과를 모두 추가하면 JMP는 모델에 특이점이 있다고 알려줍니다. 중심점만으로는 4가지 2차 효과를 모두 독립적으로 추정할 수 없기 때문입니다.
4가지 이차 효과를 모두 추정하려면 중앙점(모든 요인 수준을 0으로 설정) 대신 중간 수준 요인(이차 효과를 추정하려는 요인은 0, 다른 요인 수준은 +/-1) 등 다양한 지점을 사용할 수 있어야 합니다.
하나의 2차 효과만으로 모델을 다시 적합시켜 보면 이 2차 효과에 대한 p-값과 적합성 부족 검정을 추정할 수 있습니다.
이 이차 효과의 p-값은 귀하의 응답(최근 응답에서 보여준 플롯과 마찬가지로)에 곡률이 있음을 분명히 보여줍니다. 이 효과에 대한 p-값은 귀무 가설이 "이 효과는 0과 크게 다르지 않다"는 가정 하에 계산됩니다. 따라서 여기서 p-값이 매우 낮으므로 이 효과가 0에서 통계적으로 유의미한 것으로 보이며 곡률/이차 효과가 분명히 보인다고 확신할 수 있습니다. 모델에 이차 효과를 추가하면 더 적절한 모델을 가질 수 있습니다(적합성 부족 테스트에서 p-값이 매우 낮게 나타나지 않으므로 모델이 더 적절해 보입니다).
주효과와 2요인 상호 작용만으로 모델을 적합시켰다면, 적합성 부족 테스트에서 매우 낮은 값이 나타나서(따라서 모델이 적절하지 않을 수 있음) 실제 대 예측 및 잔차 플롯이 곡률을 나타내는 것처럼 보이기 때문에 더 많은 것이 숨겨져 있을 것이라는 힌트를 이미 얻었을 것입니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?귀하의 열정에 진심으로 감사드립니다.
DOE 요인 설계에서 중심점을 사용하면 요인 중심점의 조합만 존재한다는 것을 확인할 수 있습니다(요인이 4개이면 0000만 있고 000+, +-0 +...은 존재하지 않음). RSM을 사용하면 한 요인의 중심점과 다른 요인의 모든 수준의 조합이 존재합니다(요인이 4개이면 000+, +-0+, 0000...이 존재함).
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?레버리지 플롯은 주어진 요인에 대한 계수의 기울기가 0이라는 가설을 테스트하는 그래픽 방식입니다. 다른 목적으로도 사용할 수 있습니다. 자세한 설명은 JMP 설명서를 참조하세요.
JMP의 레버리지 플롯 p 값은 매개변수 추정치에 대한 다른 p 값으로 해석됩니다. 진폭만 0.05 임계값 아래에 있습니다... 임계값을 사용하려는 경우입니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 @Xinghua : @P_Bartell 님께, 모델에 설명되지 않은 곡률이 있는 경우( Victor_G가 설명한 대로) 이러한 레버리지 플롯을 사용하지 않을 것입니다. 그리고 레버리지 플롯에서 볼 수 있듯이 중심점은 곡률을 나타내는 요인 지점(-1, 1)보다 분명히 높습니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?감사합니다.
또한 중심점에 해당하는 Y 값이 더 높은 것 같지만, 불행히도 판단할 값이 없습니다(비선형성 검정의 p 값 등). 결국 눈으로 판단하는 것은 그다지 정확하지 않고 고객을 설득하기 어렵습니다.
Re: JMP에서 DOE의 곡률(비선형성)을 감지할 수 없는 이유는 무엇입니까?안녕하세요 @Xinghua : 그렇습니다. 위의 답변에서 볼 수 있듯이 곡률에 필요한 검정(p-값 등)을 얻는 방법이 있습니다.
