많은 매개변수를 갖춘 작은 디자인안녕,
저는 이 논문을 읽고 있습니다: 전체 기사: 고성능 포유류 페드배치 배양을 위한 고처리량 배지 설계 접근법
저자들이 43개의 매개변수를 사용하여 16번의 실행으로 DoE를 구축했다고 언급했습니다. 제가 이해한 것이 맞다면, 그들은 기본적으로 요인 간 상관관계를 가장 잘 최소화하는 DoE를 선택하여 80개의 무작위 DoE를 설계했습니다. JMP에서도 비슷한 작업을 할 수 있는지 궁금합니다. 사용자 정의 설계를 사용하면 모델의 매개변수 수보다 작은 수를 생성할 수 없는데, 이는 당연한 일입니다. 하지만 특정 주효과 및/또는 2제곱수만 사용하여 모델을 무작위로 채우고 JMP가 더 작은 설계를 생성하도록 할 수 있을까요? 아니면 JMP에서 비슷한 작업을 하는 방법을 아는 분이 계신가요?
감사해요.
실험 설계Re: 많은 매개변수를 포함하는 작은 디자인네, JMP에서는 사용자 지정 디자인을 사용하여 초포화 스크리닝 디자인을 만들 수 있습니다. 설명서를 참조하세요.
Re: 많은 매개변수를 포함하는 작은 디자인고맙습니다, 마크. 모델 섹션에서 "가능하다면"을 선택하는 것이 요령이었습니다.
그런데 제가 제대로 이해했다면, 저자들이 무작위로 생성된 80개의 설계를 사용하여 요인 간 상관관계가 가장 낮은 설계를 선택했다는 점이 꽤 흥미롭습니다. 그리고 그들의 설계(표 1 참조)는 매개변수 값이 낮음-중간-높음으로 꽤 잘 구성된 것처럼 보이는 반면, JMP는 과포화 선별 설계를 사용할 때 낮음과 높음 값만 제시하는 경향이 있습니다.
Re: 많은 매개변수를 포함하는 작은 디자인안녕하세요 @aatw ,
요인의 중간값을 더 강하게 또는 덜 강하게 적용해야 하는 경우, 이산형 수치형 (3단계) 또는 범주형 (3단계) 요인 유형을 사용하면 됩니다. 범주형 요인 유형을 사용하는 경우, 설계 생성 후 요인 유형을 수치형 연속형으로 다시 전환할 수 있습니다(또는 '레이블을 코드로 변환' 유틸리티를 사용하여 명목값을 연속형으로 빠르게 전환할 수 있습니다).
원래 설계, D-최적 과포화 설계(3단계 이산 수치적 요인 포함) 및 D-최적 과포화 설계(3단계 범주적 요인 포함)와의 비교 상관 관계 지도 결과는 다음과 같습니다.
첨부된 파일에서 상관관계 맵에 대한 스크립트와 비교된 디자인을 확인하실 수 있습니다.
DoE 요소에 대해 특정 수준의 수를 적용하는 것에 대한 유사한 토론을 참조하세요.
연속형 요인에 대한 3단계 DOE
JMP를 이용한 실험 설계 문의
I-Optimal 설계의 요인 수준 수
초기 단계라면 그룹 직교 과포화 디자인 도 살펴볼 수 있습니다.
이 보완적인 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 많은 매개변수를 포함하는 작은 디자인빅터, 정말 고맙습니다. 많은 도움이 되었습니다.
