두 DoE/응답 표면의 결과를 비교하는 방법은 무엇입니까?여기요,
저는 DoE를 사용하여 여러 반응기의 특성을 분석하여 동일한 반응 y와 두 개의 독립 매개변수 x1, x2 사이의 상관관계/방정식을 확립했습니다. 각 반응기의 DoE 및 데이터 분석은 JMP가 아닌 Python을 사용하여 설계되었습니다.
이제 JMP를 사용하여 한 반응기의 상관관계를 구하고, 다른 반응기와 통계적으로 상관관계를 비교하여 차이점과 유사점을 평가하고 싶습니다. 예를 들어, 표면 플롯을 겹치는 방법을 생각해 보았는데, JMP의 기능을 살펴보고 싶습니다. Python은 각 반응기에 대해 x1, x2, y에 대한 표를 생성했습니다. DoE가 처음부터 JMP로 설계되지 않았기 때문에 이러한 비교를 개발할 수 있는 튜토리얼을 찾을 수 없었습니다. 결과는 바로 가지고 있습니다.
JMP에 데이터를 입력하고 비교를 수행하려면 어떻게 해야 합니까?
감사합니다
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링데이터 액세스데이터 탐색 및 시각화실험 설계예측 모델링 및 머신 러닝Re: 두 DoE/응답 표면의 결과를 비교하는 방법은 무엇입니까?응답 데이터가 실제로 어떻게 수집되었는지부터 시작해 보겠습니다. 이는 제안된 분석 경로를 결정하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 설계된 실험의 맥락에서 데이터를 수집했습니까? 실험을 설계하기 위해 JMP가 아닌 Python을 사용했다고 말씀하셨습니다. 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다. 설계에서 '반응기'를 요인 유형으로 처리했다면 어떻게 처리했습니까? 완전히 분류 요인 자체였습니까? 아니면 차단 요인이었습니까? 반응기 사이에 어떤 다른 방해 변수가 작용했을까요? 예를 들어, 각 반응기에 동일한 원자재가 사용되었습니까? 우리는 '반응기' 효과를 비교하려는 생각으로 반대편에서 '반응기'에 대한 실험을 하곤 했습니다... 그리고 동일한 원자재는 물론이고 운영자, 측정 시스템 등등을 가질 방법이 없었습니다.
데이터가 '우연적 데이터'였나요? 다시 말해, 여러 공정에서 제조 데이터를 수집해서 이제 와서 정보나 통찰력을 끌어내려고 하는 건가요? 제조 데이터에서는 흔한 일이죠... 아, 데이터는 거의 '무료'잖아요! 일단 시도해 봐야죠!
이 모든 문제는 적절한 분석 경로를 선택하는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 위 질문에 대한 답과 관계없이... 분석에 대한 제 조언은 당면한 실질적인 질문에 답하는 데 도움이 되는 간단한 데이터 시각화부터 시작하라는 것입니다. 어떤 형태로든 바로 모델링으로 넘어가고 JMP의 Graph Builder, Distribution, Fit Y by X와 같은 더 간단한 시각화 플랫폼을 무시하거나 건너뛰고 싶은 유혹이 항상 있습니다.
마지막 '질문'은...익명화된 것이라도 데이터 세트를 공유해 주실 수 있나요?
Re: 두 DoE/응답 표면의 결과를 비교하는 방법은 무엇입니까?안녕, 바텔.
답변 감사합니다. 비교를 간단하게 하는 것에 동의합니다. 우선, 반응기 1(R1)과 반응기 2(R2) 사이의 반응 표면을 겹쳐서 x1과 x2에 대한 반응 공간을 시각화하고 평가하는 방법을 배우고 싶습니다. 그다음에는 t-학생 분석을 수행하여 R1과 R2의 y 차이를 평가할 예정입니다.
질문하신 내용에 대해, 현장 A의 R1과 현장 B의 R2(동일한 부피, 온도)는 DoE 방법론을 사용하여 동일한 설계 공간에서 분석되었습니다. x1과 x2는 유사한 범위에 있습니다. 실험이 두 개의 다른 공장에서 수행되었기 때문에 많은 부분이 완전히 동일하지는 않습니다. 중앙 실행이 있으며, 각 특성 분석에는 6~9회의 실행이 포함됩니다.
DoE 설계와 응답 값 계산이 JMP 외부에서 수행되었으므로 최종 단계인 결과를 비교하기 위해 귀사의 소프트웨어를 사용하고 싶습니다.
제 목적은 사이트 A와 B 간의 반응 차이를 평가하는 것입니다.
이 문제에 대한 의견을 주셔서 감사합니다.:)
Re: 두 DoE/응답 표면의 결과를 비교하는 방법은 무엇입니까?JMP에는 이러한 유형의 문제와 데이터에 대한 다양한 옵션과 워크플로가 있습니다. 하지만 지금까지 제 답변의 마지막에서 두 번째 단락에서 제가 권장하는 것 외에는 다른 내용은 말씀해 주시지 않았습니다. 이렇게 하면 반응 표면을 생성하는 모델링 작업을 시작하기 전에 실제적인 질문에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다. 최소한 다음 다섯 가지 사항을 살펴보시기 바랍니다.
1. 각 'x'에 대한 응답의 중간은 어디입니까?
2. 각 'x'에 대한 응답의 형태는 무엇입니까?
3. 각 'x'에 대한 응답은 얼마나 퍼져 있습니까?
4. 실험 실행 순서대로 반응을 표시합니다.
5. 후속 모델링을 더욱 어렵게 만들 수 있는 의심스럽거나, 이상하거나, 예상치 못했거나, 특이해 보이는 응답 데이터가 있습니까? 그렇다면 후속 분석 및 보고에서 어떻게 처리할 것입니까?
간단한 실행 차트(4호와 나머지 문제에 대한 Fit Y by X 플랫폼)가 여기에 있습니다. Graph Builder도 사용할 수 있습니다.
모델링을 시작하면, 그리고 여러분이 '유용한' 모델을 가지고 있다고 가정할 때, JMP 예측 및 윤곽 프로파일러는 추가적인 반응 표면 시각화 및 비교에 매우 귀중할 것입니다.
Re: 두 DoE/응답 표면의 결과를 비교하는 방법은 무엇입니까?좀 헷갈리네요... "귀사" 소프트웨어를 사용해서 비교를 해보시는 건 어떠세요? (" DoE 설계와 반응값 계산은 JMP 외부에서 진행되었기 때문에, 최종 단계인 결과 비교에는 귀사 소프트웨어를 사용하고 싶습니다.") 데이터 표를 추가하시면 조언을 드리기가 훨씬 수월해집니다.
또한, 다음 문장은 정확하지 않습니다. "질문에 대한 답변으로, 사이트 A의 R1과 사이트 B의 R2(동일 부피, 온도)는 동일한 설계 공간에서 분석되었습니다." 이 두 가지가 동일할 리가 없습니다! 저도 반응기를 포함한 여러 실험을 진행했습니다. 반응기는 요인이 아니지만, 블록과 교락되었을 가능성이 높습니다. 블록 평균을 기준으로 분석하세요. 모델에 블록을 추가할 수 있습니다(그리고 블록별 요인 상호작용도 추가할 수 있습니다). 저는 요인 효과(귀하의 경우 X1과 X2)가 반응기(블록별 요인 상호작용)에 따라 달라지는 것을 종종 발견했습니다 .
