레벨: 중급
히스 러싱, Adsurgo 교장
Andrew Karl, Adsurgo 수석 경영 컨설턴트
수년 전, 한 멘토가 DOE를 가르치는 것이 강사로서가 아니라, DOE를 효과적이고 효율적으로 활용하여 다른 사람들도 따라 할 수 있는 제자, 즉 학생들을 양성하는 동기 부여 수단으로 접근하도록 설득했습니다. 수년 동안 저희는 이러한 접근 방식을 통해 JMP에서 D-최적 설계와 I-최적 설계를 널리 보급해 왔습니다. 그런데 저녁 식사하러 가는 길에 뜻밖의 일이 발생했습니다. JMP 14에 A-최적 설계가 도입된 것입니다. 기존 교육 자료를 보완하기 위해 이러한 새로운 (JMP의) 설계들을 개발하는 과정에서, 저희는 A-최적 설계가 JMP에서 가장 적응력이 뛰어난 맞춤형 설계라는 것을 알게 되었습니다.
이 강연에서는 A-최적 설계의 활용에 대해 논의합니다. 먼저 A-최적 설계의 유연성, 즉 설계 선택 시 일부 효과(주효과 등)를 다른 효과(상호작용 등)보다 강조할 수 있는 능력을 시연합니다. 여러 설계 지표를 사용하여 가중치가 없는 A-최적 설계를 다른 더 널리 사용되는 설계(D-최적 및 I-최적)와 비교하여 A-최적 설계가 유연할 뿐만 아니라 훨씬 더 우수한 성능을 보일 수 있음을 보여줍니다. A-최적 설계로 설계를 보완하면 더욱 우수한 하이브리드 설계를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 공간 충진 설계를 사용하여 A-최적 설계에 대한 가중치 부여 방식의 효용성을 비교하는 방법을 시연합니다.
