안녕,
저는 여러 차례 실험 계획(DOE)을 수행해 왔지만, 반복되는 어려움은 필요한 시행 횟수가 너무 많다는 것입니다. 예를 들어, 7회 실험으로 구성된 스크리닝 설계를 사용할 경우, 일반적으로 재현성을 평가하기 위해 각 실험마다 4~6회 반복 실험을 수행합니다. 따라서 DOE당 총 28~42회의 시행이 필요합니다.
그러나 이 모든 시행을 수행한 후에도 모델 성능은 종종 만족스럽지 못한 것으로 나타났습니다. R² 값은 0.35에서 0.65 사이였습니다. 더욱이, 신뢰 구간이 넓고 모수 추정값이 일관적이지 않아 신뢰할 수 있거나 반복 가능한 모델을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 많은 경우, 동일한 검정의 두 영역에서 통제된 조건 하에 Y 데이터를 수집하더라도 모델의 일관성이 부족하고 결정적인 통찰력을 제공하지 못했습니다.
이 문제는 점점 더 답답해지고 있습니다. 어떻게 하면 이 문제를 효과적으로 해결하고, 불필요한 노력을 줄이는 동시에 모델 신뢰도를 향상시킬 수 있을까요?
