함수형 데이터 분석: 다양한 해답좋은 아침이에요,
함수 데이터 분석을 이용하여 혼합 설계를 분석할 때, 곡선 형태의 반응과 고전적인(단일 값) 반응을 동시에 분석하는 것이 가능할까요? 가능하다면 어떻게 해야 할까요?
도와주셔서 미리 감사드립니다.
실험 설계제목: 함수형 데이터 분석: 여러 답변안녕하세요 @SquaresJackal10 님 ,
기능적 데이터 분석 모델과 보다 "표준적인" 모델을 병렬적으로 분석하고 시각화할 수 있습니다. 한 가지 방법은 두 개의 데이터 테이블(하나는 기능적 반응용, 다른 하나는 표준 반응용)과 동일한 실험을 식별하는 ID 열을 사용하는 것입니다. 두 테이블에 공통 실험 ID 열이 있는 경우, 이 ID 열을 사용하여 두 테이블을 가상으로 조인 할 수 있습니다. 고유 ID가 있는 열(표준 반응용)을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "ID 연결"을 선택합니다 . 기능적 반응용 테이블에서는 ID가 있는 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "참조 연결"을 선택한 다음 표준 반응용 데이터 테이블을 선택합니다. 마지막으로, " 프로파일러 연결" 옵션을 사용하면 기능적 데이터 프로파일러를 시각화할 수 있습니다. 단, 설계 요인이 기능적 데이터 테이블에 존재하고, 보조 변수(Z, Supplementary) 로 추가되었으며, 설계 요인을 곡선에 연결하기 위해 기능적 실험 설계(FDE)에서 FDOE 분석( 웨이블릿 DOE 분석 또는 기능적 DOE 분석 )이 수행된 경우에 한합니다.
이러한 조작의 예는 "마찰 성능 예측을 위한 혼합물 설계에서 기능 데이터 탐색기 사용"이라는 프레젠테이션에서 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 혼합물 설계의 실험 공간을 시각화하고 혼합물 프로파일러로 만든 삼원도표의 임의 지점에서 마찰 곡선을 예측할 수 있습니다.
물론 다른 접근 방식도 있지만, 이 방식은 각 모델의 데이터 형식을 존중한다는 장점이 있습니다 (예를 들어, JMP에서 반복 실험으로 해석되어 분석에 편향을 초래할 수 있는 기능 데이터 테이블에서 기존 응답의 반복을 방지합니다).
이 해결책이 도움이 되기를 바랍니다.
제목: 함수형 데이터 분석: 여러 답변두 단계 접근 방식을 추천합니다. 첫 번째 단계는 이 영상(" 함수 데이터 분석이란 무엇인가?") 에서처럼 함수 데이터 분석(FDE)을 사용하여 곡선 데이터에 적합한 결과를 얻는 것입니다. 두 번째 단계는 FDE 분석에서 얻은 함수 확률 밀도(FPC) 점수를 실험 설계(DOE)의 반응 변수로 사용하는 것입니다.
FDE 플랫폼을 실행할 때 모든 DOE 요인과 비기능적 응답을 Z(보충) 역할에 포함시키십시오. FDE 적합도가 만족스러우면 [기능 요약] -> [요약 저장]을 사용하여 FPC 값을 저장하십시오. 이렇게 하면 모든 DOE 요인과 단일 값 응답, 그리고 새로운 FPC 점수가 추가 응답으로 포함된 새 데이터 테이블이 생성됩니다.
