모델 항목이 중요하지 않은데, 삭제해 보는 건 어떨까요?
실험 설계Re: 모델 용어가 중요하지 않은데, 삭제하는 게 어때요?왜 이 질문을 JMP 커뮤니티에 올리시는지 잘 모르겠습니다. 작성자(Doug Montgomery)에게 문의해 보시는 게 좋을 것 같습니다. 모델에 "중요하지 않은" 용어를 포함하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
1. 유전: 상호작용의 다른 요인들은 여전히 모델에 있습니다.
2. 계층 구조: 상위 순위 항목이 모델에 있습니다.
3. 통계적 유의성은 조건부이므로 용어를 제거하면 모델의 다른 용어의 유의성이 변경될 수 있습니다.
4. 유용성: 실험자는 실용적인 목적(통계적 목적이 아닌)을 위해 이것을 활용해야 할 수도 있습니다.
Re: 모델 용어가 중요하지 않은데, 삭제하는 게 어때요?안녕하세요 @릴리_마야 ,
설계와 사용된 요인을 살펴보면 zi 변수는 노이즈 변수이고 xi 변수는 제어 가능한 변수라는 것을 알 수 있습니다.
설계의 목적은 노이즈 변수를 최대한 효율적으로 처리할 수 있도록 xi 변수의 적절한 설정을 찾는 것이므로, 이러한 상호작용을 추정해야 합니다(DoE는 이를 위해 만들어졌습니다). 모델에 이러한 상호작용 항을 도입하지 않으면 노이즈 변수가 제어 가능 변수와 독립적이 되어 프로세스 변수 덕분에 실험 노이즈를 낮추기 위한 조치를 취할 수 없습니다. 이 경우, 최적 설정에서 프로세스 계수를 변경하여 결과에 미치는 노이즈 영향을 최대한 줄여야 하므로, 스크리닝(p-값과 같은 통계적 유의성 지표 사용) 목표보다는 예측/견고성 목표에 더 가깝습니다.
@스탯맨 님이 언급한 다른 이유 외에도, xi * zi 변수의 상호작용을 유지하면 반응에 곡률 효과가 발생할 수 있습니다. 이러한 상호작용을 제거하면 (유의하지 않더라도) 약간의 곡률 효과가 제거될 수 있으며, 시스템 이해와 잡음에 대한 시스템 강건성이 "과도하게 단순화"될 수 있습니다.
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