방금 토론 게시판에 게시하기 위해 계정을 생성했는데 내 질문이 즉시 스팸으로 표시되었습니다.
게시물 링크: (비선형 응답에 대한 DOE 생성(및 피팅))
내인성Came1 에 의해
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Creating-DOE-and-fitting-for-non-linear-response/mp/756730#M93824
안녕하세요, 저는 아직 JMP를 처음 사용하지만 비선형 시스템을 모델링하는 가장 좋은 방법(DOE 생성 + 모델 피팅)을 알아내려고 합니다.맥락: 간단히 말해서, 모델링하려는 큰 실험 공간이 있습니다(10개의 이산 변수 + 10개의 연속 변수).전체 실험에 들어가기 전에 실험 공간을 확장하기 전에 시스템을 올바르게 모델링하고 있는지 확인하기 위해 부분 집합(1개의 이산 변수 + 5개의 연속 변수)으로 작업하고 있습니다.주요 + 2차 상호 작용 항 + 2차 거듭제곱 항을 포함하는 간단한 모델로 DOE를 생성하는 것으로 시작했습니다.DOE를 실행한 후 모든 효과가 유의미한 부분에서 잘 맞는 모델을 얻었습니다.`예측 프로파일러`를 사용하면서 제 모델이 물리적으로 불가능한 예측을 유발하는 데이터의 특정 섹션에 과도하게 적합하고 있음을 알았습니다.제 목표는 전체 실험 공간에서 가능한 한 정확한 모델을 만드는 것입니다. 아래에서 정확하게 모델링되지 않은 몇 가지 예외 사례를 설명하는 스크린샷을 참조하세요. 현재 제가 서 있는 곳의 요약: - 응답에 통계적으로 유의미한 곡률이 있다는 것을 알고 있습니다(첫 번째 DOE 기반). - 연속 변수가 무한대로 가면서 응답이 점근적으로 0에 접근해야 한다는 것을 물리학에서 알고 있습니다(응답이 음수가 될 수 없음). - 상호 작용 항이 있을 수 있지만 해당 항이 응답의 곡률을 과대적합하는 데에도 사용되는지 궁금합니다. 유의미한 상호 작용 항이 있다고 믿기 전에 좀 더 많은 증거가 필요합니다. 현재 모델은 90%의 시나리오에서 정확하지만 2차 항이 점근적 응답을 정확하게 모델링할 수 없기 때문에 몇 가지 예외 사례가 생성된다는 것을 알고 있습니다. 2차 영역의 최소값 근처에 더 많은 데이터 포인트를 추가하면 모델이 매끄러워지고 현실과 더 가깝게 일치할 것이라고 가정하지만 좋은 모델을 얻는 데 필요한 데이터 포인트 수를 최소화하고 싶습니다(특히 더 많은 변수를 추가하기 전에). 점근 반응에 대한 DOE를 생성하는 올바른 방법은 무엇이며, DOE가 생성된 후에는 이 비선형 반응을 어떻게 올바르게 모델링해야 할까요? 감사합니다!
이 메시지에는 답변이 0개 있습니다.
