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실험계획의 시각화
Visualization for Experimental Designs 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.5, 2011년, pp.893 - 904  

장대흥 (부경대학교 통계학과)

초록
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실험계획법의 강의내용은 크게 두 개의 파트인 실험계획과 모형분석으로 대별되는데 시각화 작업은 주로 모형분석 중심으로 이루어져 왔다. 실험계획법의 강의내용에 대한 시각화 작업의 일환으로 우리는 실험계획의 시각화를 라틴 방격법의 시각화, 초포화계획법의 시각화, 불완비블럭계획법의 시각화로 나누어 고려하여 볼 수 있다. 실험계획을 시각화하는 작업을 위하여 우리는 계획그림을 제안 할 수 있고 기존의 산점도나 산점도행렬을 사용할 수 있다. 이러한 실험계획의 시각화를 통하여 우리는 이론 중심의 실험계획법 강의에 그림들을 삽입함으로써 실험계획법 수업에서의 시너지효과를 얻을 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The lecture of the experimental designs consists of two main part-experimental designs and model analysis. Mostly, the progress of the visualization has been made on a model analysis. As the visualization of experimental designs, we can consider the visualization of Latin squares, supersaturated des...

주제어

#실험계획   #시각화   #계획그림   #산점도행렬  

AI 본문요약
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  • 1. 모든 블럭에서 k개의 처리가 이루어진다. 즉, 모든 블럭의 크기는 k개로 같다.
  • 3. 임의의 두 처리가 동시에 이루어지는 블럭의 수는 λ로 동일하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
불완비블럭계획이 균형불완비블럭계획법이 되기 위해 필요한 조건들은 무엇이 있는가? 1. 모든 블럭에서 k개의 처리가 이루어진다. 즉, 모든 블럭의 크기는 k개로 같다. 2. 각 처리는 r개의 블럭에 나타난다. 즉, 모든 처리의 반복수는 r로 같다. 3. 임의의 두 처리가 동시에 이루어지는 블럭의 수는 λ로 동일하다. 즉, 임의의 두 처리가 같은 블럭에서 만나는 횟수는 λ로 동일하다.
실험계획법의 강의내용은 어떻게 대별되는가? 실험계획법의 강의내용은 크게 두 개의 파트인 실험계획과 모형분석으로 대별되는데 시각화 작업은 주로 모형분석 중심으로 이루어져 왔다. 실험계획법의 강의내용에 대한 시각화 작업의 일환으로 우리는 실험계획의 시각화를 라틴 방격법의 시각화, 초포화계획법의 시각화, 불완비블럭계획법의 시각화로 나누어 고려하여 볼 수 있다.
실험계획을 시각화하는 작업으론 어떤 것들이 있는가? 실험계획을 시각화하는 작업으로는 요인실험계획이나 부분요인실험계획을 나타내는 계획-그림(designplot, Barton (1998)), 반응-척도화 계획-그림(response-scaled design-plot) 등이 있다. 실험계획을 시각화하는 또 다른 작업으로서는 라틴방격법을 시각화하는 작업(인터넷 상에서 다수의 작업을 확인할 수 있음)이나 서로 직교하는 라틴방격법(mutually orthogonal Latin squares)의 시각화 작업 (Hyndman, 2009)이 있다.
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참고문헌 (12)

  1. 김영일, 장대흥 (2010). 초포화계획을 평가하기 위한 그래픽방법, , 23, 167-178. 

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  2. 장대흥 (2010). 반응표면실험계획을 평가하기 위한 동적분위수그림, , 23, 285-293. 

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  3. Bailey, R. A., Cameron, P. J. and Connelly, R. (2008). Sudoku, gerechte designs, resolutions, affine space, spreads, reguli, and Hamming codes, American Mathematical Monthly, 115, 383-404. 

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  4. Barton, R. R. (1998). Design-plots for factorial and fractional factorial designs, Journal of Quality Technology, 30, 40-54. 

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  5. Barton, R. R. and Schruben, L. W. (1994). Graphical methods for comparing confounding in two or more designs, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 23, 953-971. 

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  6. Giovannitti-Jensen, A. and Myers, R. H. (1989). Graphical assessment of the prediction capability of response surface designs, Technometrics, 31, 159-171. 

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  7. Hyndman, T. (2009). Math art: Latin square, http://tylo42.com/latin square. 

  8. Khuri, A. I. (1997). Quantile dispersion graphs for analysis of variance estimates of variance components, Journal of Applied Statistics, 24, 711-722. 

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  9. Khuri, A. I., Kim, H. J. and Um, Y. (1996). Quantile plots of the prediction variance for response surface designs, Computational Statistics and Data Analysis, 22, 395-407. 

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  10. Liu, Y. and Liu, M. (2011). Construction of optimal supersaturated design with large number of levels, Journal of Statistical Planning and Inference, 141, 2035-2043. 

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  11. Montgomery, D. C. (2009). Design and Analysis of Experiments, 7th ed., Wiley, New York. 

  12. Zahran, A., Anderson-Cook, C. M. and Myers, R. H. (2003). Fraction of design space to assess the prediction capability of response surface designs, Journal of Quality Technology, 35, 377-386. 

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