명목 입력 변수를 사용한 실험계획법우리는 세 가지 요인과 한 가지 반응 변수를 가지고 있습니다.
요인1은 2개 수준, 요인2는 2개 수준, 요인3은 3개 수준을 가진다. 모든 요인은 명목변수이고, 반응변수는 수치변수이다. 실험 설계에 따라 가능한 모든 요인 수준 조합을 포함하는 12개의 실험을 수행하였다.
이미 두 가지 요인 조합을 포함한 SLS 분석을 수행했습니다. 추가로 적용할 수 있는 통계적 검정 방법이 있을까요? 예를 들어, 여러 요인의 결합 효과를 검정할 수 있는 방법이 있을까요? 이러한 효과를 시각화할 수 있는 방법이 있을까요?
미리 감사드립니다!
기초 데이터 분석 및 모델링제목: 명목 입력 변수를 사용한 실험계획법(DoE)명목 변수라고 하신 것은 범주형 변수를 말씀하시는 건가요? 실험설계법(DOE)을 통해 데이터를 수집하셨으니 이미 모델을 구상해 두셨을 거라고 생각합니다. 데이터 테이블을 첨부해 주시면 (익명 처리 후) 더 자세히 설명해 드릴 수 있습니다. 반복 없이 요인 설계를 실행하신 것 같습니다. 첫 번째 분석은 실제적인 결과를 확인하는 것이 좋습니다. 반응 변수가 충분히 변동하여 그 변동을 설명하는 데 관심이 있으신가요? 그렇다면 데이터 세트의 무결성(특이한 데이터 포인트가 있는지)을 평가해야 합니다. 단순화된 모델을 만들고 잔차를 계산한 후 다시 확인할 수 있지만, 정량적 분석 전에 확인하는 것이 좋습니다. 정량적 분석에는 정해진 한 가지 방법이 없습니다. 일반적으로 모델 적합 플랫폼에서 시작할 수 있습니다. 모델을 포화시키고, 통계적 유의성을 위해 반정규분포도를, 실제적 유의성을 위해 파레토 플롯을 사용합니다. 모델에서 관심 없는 항을 제거하여 모델을 단순화합니다(조정 R제곱, R제곱과 조정 R제곱의 차이, RMSE 등을 활용할 수 있습니다). 분석을 다시 실행하고 잔차를 계산합니다(다양한 플롯을 사용할 수 있습니다). 이제 예측 프로파일러와 상호작용 플롯을 사용하여 데이터를 그래프로 확인할 수 있습니다.
