저는 완전 요인 계산을 해보려는 초보입니다. JMP와 T&E를 이제 막 배우기 시작해서 아직 뭘 해야 할지 잘 모르겠어요.
연속형 변수가 4개 있습니다. 예를 들어, 변수는 X 공원(X는 각기 다른 지역 공원을 나타냄)에서 관찰된 새의 수라고 가정해 보겠습니다. 각 변수의 수준을 어떻게 설정해야 할지 모르겠습니다. 만약 각 변수의 수준을 0에서 50 사이의 숫자로 무작위화하고 싶다면, 어떻게 검정을 수행해야 할까요?
4개의 연속형 요인과 2개의 수준(0과 50)으로 FF를 실행하면 JMP는 0과 50의 조합만 실행합니다. 하지만 이론적으로 0과 50 사이의 모든 숫자가 나타날 수 있습니다. 0과 50 사이의 모든 숫자가 나타나도록 4개의 연속형 요인을 50개의 수준으로 만들어야 할까요? 아니면 2개의 수준을 유지하는 것이 최선일까요? 특정 값을 기준으로 수준을 구간화하는 사용자 지정 실험을 설계해야 할까요?
또한 4개의 범주형 요인(4단계: 없음, 낮음, 중간, 높음)을 사용하여 FF를 실행했습니다.
안녕하세요 @jmpbeginner843 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
죄송하지만 도움을 드리기에는 정보가 너무 부족합니다. 주제를 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 질문을 드리겠습니다.
- 이번 실험설계(DoE)의 목표는 무엇인가요? 예측, 최적화, 변수 간의 관계 파악 등인가요?
- 어떤 요인들을 고려하고 계신가요? 연속적인 요인 4개를 언급하셨는데, 그중 공원 개수와 관련된 요인은 하나만 언급하셨네요. 요인들은 서로 독립적인가요? 아니면 각 요인의 특정 수준들이 연관되거나 제약 조건이 있나요?
- 귀하의 답변은 무엇입니까? 실험 및 측정 오차를 알고 있거나 평가할 수 있습니까?
- 애초에 왜 완전 요인 설계를 선택하셨나요? 실험 횟수를 줄이거나(부분 요인 설계, 최적 설계 등) 설계 공간을 보다 균일하게 탐색하는( 공간 채움 설계 등) 더 나은 대안이 있을 것 같습니다. 완전 요인 설계와 고전적 요인 설계는 연속형 요인에 대해 두 가지 수준만 사용합니다. 요인 설계에서 연속형 요인의 수준 수는 가정한 모델과 관련이 있습니다. 연속형 요인에 두 가지 수준이 있는 경우, 1차항(주효과)과 상호작용항을 포함하는 선형 모델을 예상할 수 있습니다. 이러한 요인에 세 가지 수준이 있는 경우, 가정한 모델은 이전 효과 외에도 2차 효과를 감지할 수 있습니다. 강한 상호작용이 감지된 경우 반응 표면에 곡률이 나타날 수 있지만, 설계 공간에서 균일하게 샘플링하는 데 관심이 있다면 공간 채움 설계를 사용하는 것이 더 적절할 수 있습니다.
DoE에서 제공하는 다양한 자료 와 이지 도 플랫폼을 확인해 보셨나요? 이러한 자료들을 활용하면 학습을 시작하는 데 도움이 될 것입니다.
이 첫 번째 토론 시작글이 여러분께 도움이 되기를 바랍니다.
