Statistics/DesignOExperiments8 DOE - 6. Factorial design ( Blocking ) Contents1. One shot summary for DOE2. Analytical Thinking with Stats.3. Single factor design - ANOVA / T-TEST- Multiple Comparison- Correlation/Regression design4. Two-factor design5. Multiple-factor design6. Factorial designFactorial design의 특징- multiple factor에 적합한 실험계획- 풀링으로 유의하지 않은 요소 제거 가능- 분석결과에 따라 주효과/상호작용 효과의 최적조합 찾기+ 랜덤블록화 설계(교락법/confounding method) 설명- 교락법을 응용한 factorial design : facto.. 2020. 11. 24. DOE - 3. 번외 Correlation and Regression analysis Contents 1. One shot summary for DOE 2. Analytical Thinking with Stats. 3. Single factor design - ANOVA / T-TEST - Multiple Comparison - Correlation/Regression design 4. Two-factor design 5. Multiple-factor design 6. Factorial design 실험계획은 "분석할 데이터를 어떻게 얻어낼 것인가"에 대한 학문이다. 분석에 사용할 데이터가 잘못되면 분석해도 말짱 꽝. 실험계획의 최종 목적은 획득한 데이터에 대한 분석! 분석법 - 그래프 분석을 통해 독립변수와 종속변수 관계 파악 - 상관계수 계산 및 해석 - 회귀모델(회귀계수) 유의성 검.. 2020. 11. 24. DOE - 3/4/5 . Single/Multiple Factor design Contents1. One shot summary for DOE2. Analytical Thinking with Stats.3. Single factor design - ANOVA / T-TEST- Multiple Comparison- Correlation/Regression design4. Two-factor design5. Multiple-factor design6. Factorial design인자요인에 따른 모형종류- 실험하는 요인수준에 따라 모수모형/변량모형으로 나뉜다.- 반복수가 일정하지 않을 때 변량모형을 사용함. * 실험수(요인수준의 조합 개수) 아니라 반복수 ! [전제]데이터가 정확해야 한다. 통제조건에 맞게 실험데이터수가 균형잡혀야 함.--> 실험계획이 정확해야, 랜덤화/반복화/블록화 .. 2020. 11. 22. Design of Experiments - 1 Contents 1. One shot summary for DOE 2. Analytical Thinking with Stats. 3. Single factor design - ANOVA / T-TEST - Multiple Comparison - Correlation/Regression design 4. Two-factor design 5. Multiple-factor design 6. Factorial design "Data" 실험계획법은 "분석할 데이터를 어떻게 얻어낼 것인가"에 대한 학문이다. Q. 샘플데이터로 만든 분포로 모분산 분포를 가정할 수 있을까? Q. 모평균을 샘플평균으로, 모분산을 표준편차로 추정하는 이유는 뭘까? --> 수리적 극단값 계산을 하면서 현실해석을 위해서 분산,평균편차말고 표.. 2020. 11. 22. 이전 1 2 다음
