확정 선별 설계를 위한 새로운 분석적 접근 방식브래들리 존스( 브래들리 존스 ), 박사, JMP 수석 연구원, SAS
확정 선별 설계(DSD)는 조사자가 요인 수의 약 두 배에 해당하는 여러 실행에서 주효과, 2요인 상호 작용(2FI) 및 2차 효과에 대해 학습할 수 있는 방법을 제공하는 강력한 새 선별 방식입니다. 주효과는 2FI 및 2차 효과뿐만 아니라 서로 직교합니다. 그러나 2FI와 2차 효과는 혼동되지는 않지만 상관관계가 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 상관관계는 완벽한 모델 선택을 어렵게 만듭니다. 이 강연에서는 DSD의 특수한 구조를 활용하여 가능한 가장 선명한 결과를 얻는 방법을 보여줍니다.
실험 설계Re: 최종 선별 설계를 위한 새로운 분석적 접근 방식<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />다음 주소로 직접 이메일을 보내는 개별 사용자에게 AddIn을 보낼 의향이 있습니다. bradley.jones@jmp.com . 이렇게 하면 내가 발견한 버그를 개선하거나 수정하는 경우 업데이트된 추가 기능을 보낼 수 있습니다.
Re: 최종 선별 설계를 위한 새로운 분석적 접근 방식다양한 시나리오에서 AddIn에 대한 소프트웨어 테스트를 수행하기 위해 커버링 어레이(JMP12 Pro의 새로운 기능)를 사용하고 있습니다. 새 방법이 모든 테스트를 통과한다고 가정하고 파일 교환에 올려놓겠습니다.
Re: 최종 선별 설계를 위한 새로운 분석적 접근 방식추가 기능이 출시되었는지도 궁금합니다. 추가 기능을 검색했는데 Bradley가 이야기에서 언급한 것이 보이지 않습니다.아직 출시되지 않은 경우 사용할 수 있습니까?감사합니다!
Re: 최종 선별 설계를 위한 새로운 분석적 접근 방식DSD 실험을 분석하는 개선된 방법에 대한 훌륭한 프레젠테이션을 만들어 주셔서 감사합니다.File Exchange 커뮤니티에서 DSD 분석 추가 기능을 사용할 수 있습니까?
감사해요,
케빈
