JMP의 최신 릴리스는 실험 설계(DOE) 플랫폼에 새로운 도구와 더욱 스마트해진 워크플로를 통해 실험 설계, 시뮬레이션 및 탐색을 더욱 간편하게 만들어 주는 새로운 업데이트를 제공합니다. 요인 선별, 반응 시뮬레이션, 표본 크기 계획, 실패의 근본 원인 파악 등 어떤 작업을 하든, 새로운 기능을 경험해 보세요.
BayesFLo를 통한 더욱 스마트한 결함 위치 파악
JMP의 DOE 전문가들이 가장 좋아하는 주제 중 하나는 복잡한 시스템(통계 소프트웨어 포함) 테스트 입니다. 하지만 커버링 배열을 사용하다가 오류가 발견되면, 의심스러운 조합들이 잔뜩 나열된 채 명확한 시작점조차 찾지 못하는 경우가 많습니다.
JMP 19의 베이지안 결함 위치 분석(BayesFLo)은 근본 원인을 더욱 스마트하게 파악할 수 있는 방법을 제공합니다. 아이린 지가 박사 과정 중에 시작한 연구를 바탕으로 조셉 모건과 제이콥 라인의 도움을 받아 JMP에 구현한 BayesFLo는 커버링 어레이 분석 플랫폼에 확률적 접근 방식을 더합니다.
새로운 점은 무엇일까요? BayesFLo는 단순히 조합이 실패로 나타나는 빈도를 세는 대신, 베이지안 추론을 사용하여 조합이 원인일 가능성을 기준으로 순위를 매깁니다. 즉, 사후 확률에 기반한 순위 목록을 통해 도메인 지식을 활용하여 동점 발생 빈도를 줄이고 어디서부터 시작해야 할지 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
한번 사용해 보시겠어요? JMP Pro 19에서 DOE > 특수 목적 > 배열 포함 > 분석으로 이동하여 새로운 확률 순위 지정 체크박스를 찾으세요. BayesFLo 옵션이 표시됩니다.
파워와 샘플 크기 탐색자가 향상됩니다.
JMP에 내장된 표본 크기 탐색기를 사용해 보셨다면 익숙하게 사용하실 수 있을 뿐만 아니라, 몇 가지 업그레이드된 기능도 눈여겨보실 수 있습니다. Caleb King은 Yeng Saanchi와 Jacob Rhyne의 도움을 받아 이 기능을 JMP에 직접 내장했습니다. 덕분에 탐색기의 안정성이 더욱 강화되었고, 역방향 조회 함수의 유연성이 향상되어 훨씬 더 큰 표본 크기를 처리할 수 있습니다. 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.
- 더 직관적으로 검정력이나 다른 변수를 풀려면 목표 대응 설정을 클릭하세요.
- 동료와 공유하거나 나중에 다시 볼 수 있도록 설정을 JMPDOE 파일로 저장하세요.
이러한 업데이트를 통해 샘플 크기 탐색기가 더욱 유연하고 강력해졌으며, 향후 릴리스에서 계속 개발하기가 더 쉬워졌습니다.
모두 시도해 볼 만하지만, 추가로 확인하고 싶은 새로운 탐험가가 몇 가지 더 있습니다.
매개변수 허용 오차 구간 탐색기
샘플링 불확실성에 따라 허용 오차 한계 또는 구간에 포함된 추가 "버퍼"를 알아보고 싶으셨다면, 이제 DOE>표본 크기 탐색기>신뢰도에서 사용 가능한 새로운 매개변수 허용 오차 구간 탐색기를 사용하여 직접 알아볼 수 있습니다.
정규, 로그 정규, 지수, 와이블, SEV 등의 분포를 선택하고 표본 크기와 분포 모수가 허용 오차 한계의 폭이나 초과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 특히 비정규 분포에 유용합니다.
비모수 허용오차 구간 탐침
JMP 19는 또한 새로운 비모수 공차 구간 신뢰도 탐색기를 도입하여 표본 크기와 순서 통계량이 비모수 공차 한계 또는 구간의 신뢰 수준에 미치는 영향을 이해하는 데 도움을 줍니다. DOE > 표본 크기 탐색기 > 신뢰도에서 이 탐색기를 확인하세요.
수용 단일 샘플링 계획 탐색기
단일 합격 샘플링 검사를 계획하고 계신가요? 새로운 합격 단일 샘플링 계획 탐색기는 로트 샘플링(초기하) 또는 이항 샘플링을 사용하든 표본 크기, 실패 횟수, 결함률이 어떻게 상호 작용하는지 살펴볼 수 있는 프로파일러 스타일의 인터페이스를 제공합니다. AQL 및 RQL 값을 설정하고, 합격 확률 또는 위험 수준을 계산하고, 색상으로 구분된 기준선을 확인하여 의사 결정에 도움을 받을 수 있습니다. DOE > 표본 크기 탐색기 > 품질에서 이 탐색기를 찾을 수 있습니다.
더욱 스마트한 시뮬레이션 응답
설계된 실험에 대한 반응 시뮬레이션은 데이터 수집 전에 실험 설계를 시험해 볼 수 있는 좋은 방법입니다. Mark Bailey, Joseph Morgan, Jacob Rhyne의 훌륭한 팀워크 덕분에 JMP 19는 반응 시뮬레이션에 있어 상당한 유연성을 제공합니다. 새롭게 추가된 향상된 반응 시뮬레이션 기능을 사용하면 무작위 계수를 사용하여 반응을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 일부 계수만 0이 아니고 크기가 다를 때 반응(및 모델링)에 어떤 일이 발생하는지 조사할 수 있는 효과적인 방법입니다. 무작위 계수는 실험 설계 시 가정의 기초가 되는 효과 희소성 , 효과 계층 구조 , 그리고 모델 유전성을 강화하는 옵션을 제공합니다.
이전에는 Simulate Responses의 Random Coefficients 옵션이 Easy DOE에서만 제공되었으며 모델의 구조를 고려하지 않았습니다. 이제 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 얼마나 많은 효과가 활성화되는지 제어합니다(희소성).
- 주요 효과에 대한 규모 상호작용과 2차 방정식(계층 구조)
- 2차 효과가 활성화되면 관련된 주효과도 활성화되는지 확인하세요(유전).
재현성을 위해 난수 시드를 재설정하고, 계수를 상수로 초기화하고, 각 효과 유형에 대한 활성 비율을 조정할 수도 있습니다. 이 업데이트를 통해 교육, 테스트 또는 설계 탐색 등 어떤 작업이든 탄탄한 통계적 원리에 기반한 현실적인 반응을 더욱 쉽게 시뮬레이션할 수 있습니다. 대부분의 DOE 플랫폼에서 제공되는 이 새로운 옵션은 데이터 테이블 생성 시 "반응 시뮬레이션"을 선택하면 표시됩니다.
Design Explorer에서 최신 스크리닝 디자인 제공
Design Explorer는 사용자 지정 디자인을 빠르게 비교하는 데 가장 많이 사용되는 도구였으며, JMP 19에서는 대대적인 업그레이드가 이루어졌습니다. 이제 Design Explorer에서 확정적 스크리닝 디자인(DSD) 및 기타 최신 스크리닝 옵션을 직접 탐색할 수 있습니다. 여러 테이블을 만들거나 플랫폼 간에 이동할 필요가 없습니다.
이 업데이트를 통해 다양한 수의 중심점이나 추가 런을 사용하여 DSD를 더 쉽게 만들고 비교할 수 있으며, 이전에는 Classical>Factor Screening>Screening Design에 숨겨져 있던 거의 직교 배열(NOA)과 직교 혼합 수준 설계(OML)를 탐색할 수 있습니다.
Custom Design을 실행하면, 이러한 디자인을 수용할 수 있는 연속형 및 2단계 범주형 요소를 포함하는 주효과 모델이 있는 경우 Design Explorer에서 추가 옵션을 제공합니다. 이전에 사용해 본 적이 없더라도 Design Explorer를 통해 여러 디자인의 장단점과 속성을 한곳에서 살펴볼 수 있는 좋은 방법을 확인해 보세요.
@Ryan_Lekivetz가 언급했듯이, DOE Simulate Responses 도구의 강화 기능을 통해 사용자는 통계적 원리에 기반하여 무작위 계수로 생성된 응답을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 평균뿐만 아니라 분산도 모델링하는 확실한 원리를 기반으로 응답을 신속하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
11월 14일 금요일, JMP 분석 소프트웨어 테스터인 Mark Bailey (@Mark_Bailey) 와 Jacob Rhyne (@jacob_rhyne) 이 진행하는 개발자 튜토리얼: DOE 응답 시뮬레이션을 위한 새로운 기능 강좌 에 등록해 보세요. 데모를 시청 하고 질문에 답변해 드립니다.
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