[실험계획] 종이 헬리콥터 체공시간 최대화 실험
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- 목차
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[목차]
1. 실험의 목적 및 실험 계획의 요약
2. 핵심인자 선정 계획
(1) 인자의 선별
(2) 인자와 수준 결정
(3) 실험계획법 선정
3. 2수준 완전요인설계를 이용한 유의인자 선별
(1) 분석결과
(2) 그래프
(3) 풀링 후 분석
4. 23요인설계와 관심영역의 중심점에서의 반복3회의 실험
(1) 실험결과
(2) 분석결과
5. 중심합성설계결과를 반응표면분석으로 분석
(1) 중심 합성 계획법 설계
(2) 반응표면분석
(3) 등고선 그림
(4) 반응최적화
6. 재현성 확인
7. 결론
- 본문내용
-
날개 길이(length), 폭(width), 몸 너비(body) 모두 유의한 인자라는 것을 주효과도를 통해 명확히 알 수 있다. length는 길수록, width는 짧을수록, body도 짧을수록 긴 체공시간을 가질 수 있을 것이다. pareto차트에서 확인했듯이 교호작용효과 중 가장 큰 비율은 body*hochi였다. 교호작용도를 보면 앞의 반정규 그래프에서 봤던 두 요인의 교호효과가body*hochi를 제외하고는 그렇게 크지 않은 것으로 보인다.
하지만 hochi가 유의하지 않은 주효과이므로 크게 관심 갖지 않아도 될 것이다.
요인그림으로 알 수 없는 고차의 교호작용인 ABCD와 ABC는 length 와 width-body의 주효과도 기울기가 다르기 때문에 (length는 양의방향, width와 body는 음의 방향) 교호작용이 발생한 것이라 판단 할 수 있다.
(3) 풀링 후 분석
반정규 확률도에서 유의하지 않다고 판단된 노랑이 칠해지지 않은 요인들을 풀링 후 분석하였다.
요인 적합: result 대 length, width, body, hichi
result에 대한 추정된 효과 및 계수(코드화된 단위)
항 효과 계수 계수 SE T P
상수 8.5706 0.05846 146.59 0.000
length 2.7862 1.3931 0.05846 23.83 0.000
width -1.5325 -0.7663 0.05846 -13.11 0.000
body -0.7050 -0.3525 0.05846 -6.03 0.000
hichi 0.1575 0.0788 0.05846 1.35 0.192
length*width 0.3275 0.1638 0.05846 2.80 0.011
length*body 0.3050 0.1525 0.05846 2.61 0.016
width*body 0.4312 0.2156 0.05846 3.69 0.001
body*hichi 0.6837 0.3419 0.05846 5.85 0.000
length*width*body -0.5587 -0.2794 0.05846 -4.78 0.000
length*width*body*hichi 0.4600 0.2300 0.05846 3.93 0.001
*hichi(호치키스)는 위계질서 때문에 풀링하지 않았다.
S = 0.330727 PRESS = 5.33359
R-제곱 = 97.67% R-제곱(예측) = 94.58% R-제곱(수정) = 96.55%
result에 대한 분산 분석(코드화된 단위)
출처 DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
주효과 4 85.0686 85.0686 21.2672 194.43 0.000
2차 교호작용 4 6.8302 6.8302 1.7075 15.61 0.000
3차 교호작용 1 2.4976 2.4976 2.4976 22.83 0.000
4차 교호작용 1 1.6928 1.6928 1.6928 15.48 0.001
잔차 오차 21 2.2970 2.2970 0.1094
적합성 결여 5 0.7726 0.7726 0.1545 1.62 0.211
순수 오차 16 1.5244 1.5244 0.0953
총계 31 98.3862
*적합성결여가 유의하지 않으므로 이 모형은 채택가능하다.
result에 대한 비정상적 관측치
표준 표준화
관측치 순서 result 적합치 SE 적합치 잔차 잔차
10 10 6.8400 6.2906 0.1939 0.5494 2.05R
25 25 9.5300 10.1181 0.1939 -0.5881 -2.20R
R은 표준화 잔차가 큰 관측치를 나타냅니다.
잔차들을 이용한 다양한 가정에 대한 분석을 하기 위해 정규성그림을 확인하였고, 점들이 직선을 따름을 알 수 있다. 이 그림으로 오차의 정규성을 가정할 수 있다.
잔차가 0을 중심으로 +-2이내에 랜덤하게 퍼져있으므로 등분산성을 만족하면서 선택된 모형이 적절함을 알 수 있다.
같은 지점에 몰린 점 없이
골고루 퍼져 있으므로 적절하다.
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