JMP 엔지니어, 연구원 및 분석가의 작업을 돕는 유용한 방법을 추가하는 데 대한 오랜 경험이 있습니다. 이 새로운 방법을 추가하는 데 영감을주는 것은 무엇입니까? 종종 새로운 방법을 포함시키는 영감 뒤에있는 이야기가 있습니다. A 최적 설계의 경우에는 이름이 붙여진 박사 과정 학생의 논문으로 시작됩니다 존 스탈 링스 , 현재 노스 캐롤라이나 주립 대학의 통계학 조교수입니다.
우리 자신의 브래들리 존스 , 저명한 연구원 JMP 부서, Jon의 논문위원회에서 근무했으며, 그의 논문, 설계된 실험의 일반적인 가중치 최적화, JMP의 맞춤 디자인 기능에 A- 최적 성 기준을 추가하는 동기를 부여하는 사용 사례가 포함됩니다.
Jon은 JMP 14에서 A- 최적 설계를 포함시키는 것에 대한 자신의 생각을 공유했습니다.
"최적의 설계를 호출하는 것은 실무자에게 오해의 소지가 있습니다. 실무자는 설계의 분석 성능에 대한 요약 측정과 관련하여 설계가 최적이라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 요약서에는 해당 설계의 성능에 대한 정보가 손실되며 실무자는 최적 성 기준이 분석 목표와 관련되는 방법을 알고 있어야합니다. D- 기준은 훨씬 대중적인 기준이며, 주 효과와 상호 작용을 평가하는 데 동등한 강조를 둔 응답 표면 설계에 대해 매우 잘 작동합니다. 다른 사람들에 대한 영향을 평가하는데 더 중점을두기를 원한다면, D- 기준은 적절하지 않을 것이다. 가중치 A 기준을 JMP 14에 포함 시키면 실무자가 설계 선택에있어 더 많은 융통성을 갖게되어 설계를 특정 목표에 맞출 수 있습니다. JMP의 강력한 커스텀 디자인 플랫폼을 통해 실무자는 이러한 기준에 따라 경쟁 디자인을 신속하게 생성하고 비교할 수 있으며 설계 선택에 더 많이 관여하게됩니다. "
Brad는 "A- 최적 및 D- 최적 설계는 유사하지만 A- 최적 설계는 가중치 부여를 통해 매개 변수 그룹에 다른 강조점을 둘 수 있으며 최적 성 기준은 이해하기 쉽습니다. 상황에 따라 주 효과를 더 강조하거나 2 차 효과와 가중치가있는 최적 설계로 유연성을 부여 할 수 있습니다. "
A- 최적 및 D- 최적 설계를 비교하는이 예에서, A- 최적 설계는보다 바람직한 특성을 갖는다. D- 최적 설계는 더 복잡한 상관 구조를 가지며 A- 최적 설계를위한 설계 진단이 훨씬 우수합니다.
이것은 간단한 예이지만 A- 최적 설계의 잠재력을 전달하여 다른 사람들에 대한 영향을 강조하고 요구 사항을보다 잘 충족시킬 수있는 설계를 만들 수 있습니다.
A- 최적 성 기준은 실험 설계 우리는 JMP 14에 그것을 포함하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 올해 후반기에 새로운 DOE 기능에 대한 자세한 블로그 게시물을 기대할 수 있습니다.
