특정 실험 요구에 맞게 사용자 정의된 최적의 설계를 구성하려면 사용자 설계 플랫폼을 사용합니다.
다음과 같은 다양한 유형의 요인을 포함할 수 있습니다.
• 연속형
• 이산 수치형(원하는 수의 수준 포함)
• 범주형(원하는 수의 수준 포함)
• 블록(블록당 지정된 수의 런 포함)
• 공변량
• 혼합물
• 상수
• 제어되지 않음
선형 요인 제약 조건 또는 허용되지 않는 조합을 사용하여 실험 영역이 작동 조건을 반영하도록 제한할 수 있습니다. 특히 범주형, 연속형 및 이산 수치형 요인에 대해 제한을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 요인 제약 조건 정의에서 확인하십시오.
연속형, 이산 수치형, 범주형 및 혼합물 요인의 경우 두 가지 수준의 변경하기 어려운 요인을 나타낼 수 있습니다. 이러한 난이도 수준은 주구 또는 주구와 분할구로 표시됩니다. 변경하기 힘든 공변량도 지정할 수 있습니다.
가정된 모형을 명시적으로 지정할 수 있습니다. 가정된 모형은 추정할 모든 효과를 이상적으로 포함하는 초기 모형입니다. 주효과, 교호작용, 반응 표면 효과 및 다항식 효과(최대 5제곱)의 조합이 모형에 포함될 수 있습니다. 추정이 필요한 효과와 적합한 효과를 지정할 수 있습니다. 사용자 설계는 베이지안 최적 방법을 사용하여 런 수에 따라 추정이 적합한 효과를 추정합니다. 자세한 내용은 모형에서 확인하십시오.
사용자 설계 플랫폼을 사용하면 실험 환경의 예산에 맞도록 런 수를 지정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 필요한 효과를 추정하는 데 사용할 수 있는 최소 런 수를 나타내고 기본 런 수를 제공합니다. 이러한 값을 가이드로 사용하여 실현 가능한 런 수를 결정할 수 있습니다. 자세한 내용은 설계 생성에서 확인하십시오.
사용자 설계 플랫폼을 사용하면 다양한 설계 유형을 구성할 수 있습니다. 여기에는 전통적 설계와 랜덤 블록 설계가 포함됩니다. 다양한 설계 유형의 예는 사용자 설계의 예에서 확인하십시오.
사용자 설계 플랫폼은 특정 요구 사항에 맞는 최적 설계를 구성합니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 몇 가지 최적 기준을 지원합니다.
• D 최적
• I 최적
• 베이지안 D 및 I 최적(If Possible 효과 사용)
• A 최적
• 별칭 최적
자세한 내용은 최적 기준에서 확인하십시오.
설계는 좌표 교환 알고리즘(Meyer and Nachtsheim, 1995)을 사용하여 구성됩니다. 자세한 내용은 좌표 교환 알고리즘에서 확인하십시오.