분산분석2 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 - 3/4/5 . 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. 이전 1 다음
