삼원 완전 요인 모형의 예
모형 적합 플랫폼의 표준 최소 제곱 분석법을 사용하여 삼원 완전 요인 모형을 적합시킵니다. 속도, 각도, 재료 또는 이러한 요인의 교호작용이 절삭 공구의 마모 양에 영향을 주는지 여부에 관심이 있습니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Tool Wear.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. Wear를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. Speed, Angle, Material을 선택하고 매크로 > 완전 요인을 클릭합니다.
참고: 이 보고서의 "강조" 옵션에서 "효과 선별"이 기본 설정으로 자동 선택되어 있습니다. 다른 강조로 변경하려면 "강조" 옵션에서 "효과 레버리지" 또는 "최소 보고서"를 선택할 수 있습니다.
5. 실행을 클릭합니다.
6. "반응 Wear"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 요인 프로파일링 > 표면 프로파일러를 선택합니다.
아래에 보고서 섹션이 표시되고 설명이 나옵니다.
실제값 대 예측값 그림 및 잔차 그림
실제값 대 예측값 그림 및 잔차 그림을 사용하여 모형의 성능과 정확성을 평가할 수 있습니다.
그림 4.17 모형 평가 및 진단 그림
"실제값 대 예측값 그림"을 보면 실제값과 예측값 사이의 관계가 통계적으로 유의하다는 것을 알 수 있습니다(p 값 = 0.003).
"잔차 대 예측값 그림"은 잔차가 0 선 위와 아래에 무작위로 흩어져 있고 균등하게 분포되어 있음을 보여 줍니다. 이는 모형 가정이 충족되고 잔차가 정규 분포를 따른다는 의미입니다.
"스튜던트화 잔차" 그림은 잔차 그림의 척도화된 버전입니다. 잔차가 –2 ~ 2 범위에 속하며, 이는 모형이 잘 적합되고 데이터 점이 기대값에 가깝다는 것을 나타냅니다.
예측 프로파일러
예측 프로파일러를 사용하여 반응의 예측값이 요인 설정에 따라 어떻게 변하는지 살펴봅니다.
그림 4.18 예측 프로파일러
speed 0, angle 0, Material A에 대한 Wear의 예측값은 185.75이고 95% 신뢰 구간은 150.57 ~ 220.93입니다.
팁: 프로파일러에 점을 추가하려면 "예측 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "데이터 점"을 선택합니다.
표면 프로파일러
표면 프로파일러를 사용하여 반응 표면의 예측값이 요인 설정에 따라 어떻게 변하는지 살펴봅니다.
그림 4.19 표면 프로파일러
표면 프로파일러에서는 두 가지 연속형 효과인 Speed와 Angle을 기준으로 Wear에 대한 예측 반응을 보여 줍니다. "독립 변수" 패널에 Material로 표시된 슬라이더를 사용하여 예측 표면을 Material A(설정값 0)에서 Material B(설정값 1)로 변경합니다. Material이 A인 데이터 점은 빨간색으로 표시되고 Material이 B인 데이터 점은 파란색으로 표시됩니다. Material 수준에 따른 표면 모양은 삼원 교호작용의 결과입니다.
참고: Tool Wear.jmp 데이터 테이블에는 표면 프로파일러 그림을 생성하는 데이터 테이블 스크립트가 포함되어 있습니다("Prediction and Surface Profilers" 스크립트와 "Surface Profilers for Two Materials" 스크립트).