DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용안녕하세요, Jmp 사용자 여러분,
DoE에 대해 질문이 하나 있습니다. DoE에서 목표값 대신 실제값을 사용하는 것이 더 낫다는 이야기를 들었지만, jmp가 특정 적용 설계를 어떻게 인식하는지 여전히 이해가 되지 않습니다. 일부 값은 목표값과 크게 다를 수 있으며, 실험 영역이 작을 경우 행렬 수준을 구분하기가 쉽지 않을 수 있습니다.
설명이 있나요?
정말 감사합니다!
I
실험 설계Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용질문에 대한 답은 코딩 속성은 그대로 두고 VIF 숫자를 살펴본 다음, 코딩 속성을 변경하고 다시 살펴보면 알 수 있습니다.
제 생각에는 코딩 속성은 그대로 두고 분석만 수행하는 것이 좋습니다. 목표치와 크게 다르지 않은 관찰치가 하나 있는데, 그 이상치 때문에 코딩을 조정하지는 않을 것입니다. 165점 대신 182점을 꾸준히 달성한다면 코딩을 조정할 것입니다.
Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용실행이 완료되고 회귀 분석이 시작되기 전에 시간 값을 34로 업데이트합니다.
Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용30분 동안 용액을 가열하고 싶은데 34분 만에 끝났어요.
목표 = 30
실수 = 34Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용@댄_오버밀러 : 제 말은 이겁니다.
자세한 내용:
DoE: 중심 중심 합성 설계, 3개 요인, 3개 수준, 2개 중심점
열처리 :
x1 pH
x2 온도 58 60 62
x3 치료시간 105 135 165
한 실험에서는 62°C에서 165분 동안 열처리를 해야 했습니다. 하지만 문제가 발생하여 목표 온도인 62°C에 도달하지 못했고, 수동으로 온도를 조정해야 했습니다. 그 결과 배양 시간이 165분에서 182분으로 증가했습니다.
모든 시행에서 치료 시간은 약간씩 달랐습니다(7~9분 차이). 하지만 특정 지점에서는 차이가 17분이었습니다.
코딩 열 속성을 조정해야 합니까?
감사해요 !
Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용저도 당신이 말씀하시는 것이 무슨 뜻인지 알아보려고 노력해 보겠습니다.
설계에 A와 B라는 두 개의 변수가 있고 실행이 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.
아비
100 1
100 2
200 1
200 2
150 1.5
이 실험을 진행하면서 첫 번째 실행에서는 A=100이 아니라 A=95였습니다. 따라서 일반적으로 데이터 분석 전에 100을 95로 변경하는 것이 좋습니다. 왜 그럴까요? 의도한 바가 아닌 실제 데이터가 어떤 것인지 분석하고 싶기 때문입니다.
설계 지점에서 너무 멀리 떨어져 있다면 분석에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 당연히 그래야 합니다! 첫 번째 질문은 "왜 의도한 설계 지점에서 그렇게 멀리 떨어져 있나요?"입니다.
@statman의 코딩이 옳다는 점에 유의하세요. JMP가 설계를 생성했다면 -1, +1 척도로 자동 코딩하는 열 속성이 추가됩니다. 하지만 코딩은 설계 수준을 기반으로 합니다. 만약 코딩이 잘못되었다면 기본 JMP 코딩이 적절하지 않을 수 있으므로 해당 코딩 열 속성을 편집하여 수정해야 합니다.
Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용질문을 제대로 이해하지 못했지만, 말씀드리겠습니다...
실제로 실험에서 요인에 대해 코딩된 수준을 사용하는 것이 더 좋습니다(코딩은 0을 중심으로 장비 거리(equivalent-distant)를 가져야 합니다. 예: 2수준 설계의 경우 -1, 1). 이렇게 하면 베타 계수가 "정규화"되어 후속 분석에서 계수를 비교할 수 있습니다(그렇지 않으면 계수가 요인마다 상당히 다를 수 있는 실제 단위를 고려해야 합니다). 수준에 "실수" 값을 사용하더라도 JMP는 분석을 위해 (눈에 보이지 않게) 해당 값을 코딩합니다.
Re: DoE에서 목표 요인 값 대신 실제 요인 값 사용'실제' 값과 '목표 값'을 어떻게 정의하시는지 구체적으로 설명해 주시겠습니까?
