In-Silico DOE Lab
원본 Factory Excel 1–6의 생성식을 재현 가능한 시드 엔진으로 옮긴 생물통계·DOE 가상 실험실입니다.
이 데이터는 학습용 합성 데이터입니다
실제 환자·공정·실험 데이터가 아닙니다. 같은 설정, 시드, 엔진 버전은 같은 결과를 만듭니다.
실험실 선택
단일 반응 DOE 실험실
한 반응에 영향을 주는 주효과와 교호작용을 분리해 봅니다.
실험 설정
원본과의 관계
사용자가 만든 Factory Excel의 실제 수식과 계수를 보존했습니다. 원본의 RAND/NORMINV만 버전이 고정된 시드 난수로 교체했습니다.
사용자가 만든 Factory Excel의 실제 수식과 계수를 보존했습니다. 원본의 RAND/NORMINV만 버전이 고정된 시드 난수로 교체했습니다.
데이터 생성식
Y1 = 65 + 2·A − 9.6·B + 0.5·A×B + 4·C − 1.1·A×C + 3·B×C + ε, ε ~ N(0, 1²)요인 범위
| 요인 | 낮음 | 중심 | 높음 | Unit |
|---|---|---|---|---|
| 요인 A active | 260 | 280 | 300 | a.u. |
| 요인 B active | 50 | 75 | 100 | a.u. |
| 요인 C active | 40 | 50 | 60 | a.u. |
| 요인 D | 12 | 15 | 18 | a.u. |
| 요인 E | 1 | 1.5 | 2 | a.u. |
| 요인 F | 180 | 200 | 220 | a.u. |
| 요인 G | 30 | 37 | 44 | a.u. |
생성 결과
실행 순서와 반응
생성기 안의 실제 효과: Y1
이 막대는 데이터를 만든 정답입니다. 실제 연구에서는 알 수 없으며, 분석으로 추정해야 합니다.
분석용 데이터 미리보기
| Run | Unit | A (실제값) | B (실제값) | C (실제값) | Y1 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | EU-01-01 | 300 | 100 | 60 | 63.679 |
| 1 | EU-01-02 | 300 | 100 | 60 | 64.01 |
| 1 | EU-01-03 | 300 | 100 | 60 | 64.588 |
| 2 | EU-02-01 | 300 | 50 | 60 | 74.673 |
| 2 | EU-02-02 | 300 | 50 | 60 | 77.032 |
| 2 | EU-02-03 | 300 | 50 | 60 | 76.697 |
| 3 | EU-03-01 | 280 | 75 | 50 | 62.84 |
| 3 | EU-03-02 | 280 | 75 | 50 | 64.124 |
| 3 | EU-03-03 | 280 | 75 | 50 | 63.367 |
| 4 | EU-04-01 | 260 | 50 | 60 | 75.462 |
| 4 | EU-04-02 | 260 | 50 | 60 | 75.575 |
| 4 | EU-04-03 | 260 | 50 | 60 | 76.548 |
| 5 | EU-05-01 | 300 | 50 | 40 | 77.45 |
| 5 | EU-05-02 | 300 | 50 | 40 | 77.609 |
| 5 | EU-05-03 | 300 | 50 | 40 | 77.164 |
| 6 | EU-06-01 | 260 | 100 | 60 | 60.363 |
| 6 | EU-06-02 | 260 | 100 | 60 | 59.044 |
| 6 | EU-06-03 | 260 | 100 | 60 | 60.797 |
| 7 | EU-07-01 | 300 | 100 | 40 | 53.592 |
| 7 | EU-07-02 | 300 | 100 | 40 | 51.289 |
| 7 | EU-07-03 | 300 | 100 | 40 | 52.148 |
| 8 | EU-08-01 | 260 | 50 | 40 | 70.488 |
| 8 | EU-08-02 | 260 | 50 | 40 | 70.251 |
| 8 | EU-08-03 | 260 | 50 | 40 | 70.051 |
| 9 | EU-09-01 | 280 | 75 | 50 | 65.45 |
| 9 | EU-09-02 | 280 | 75 | 50 | 66.093 |
| 9 | EU-09-03 | 280 | 75 | 50 | 65.006 |
| 10 | EU-10-01 | 260 | 100 | 40 | 45.844 |
| 10 | EU-10-02 | 260 | 100 | 40 | 43.3 |
| 10 | EU-10-03 | 260 | 100 | 40 | 44.78 |
JMP·Minitab으로 이어가기
분석 CSV를 내려받아 프로그램에서 여십시오. 여기서는 어떤 버튼을 누르는지가 아니라, 설계가 어떤 정보를 만들고 그래프가 어떤 이론을 보여주는지에 집중합니다.
이 도구는 자동으로 합격·불합격을 판정하지 않습니다. 그래프, 반복 구조, 변동과 연구 맥락을 함께 해석하십시오.
도구 가이드
정의
사용자가 만든 Factory Excel 생성기를 웹에서 재현한 교육용 가상 실험실입니다. 실제 연구 데이터를 공개하지 않고도 DOE와 생물통계를 연습할 수 있습니다. 원본의 주효과·교호작용·제곱항·잡음 구조는 보존하고, RAND/NORMINV만 버전이 고정된 시드 난수로 교체했습니다.
목적
평균뿐 아니라 퍼짐·극단값·반복 구조를 함께 관찰하고, 주효과·교호작용·곡률을 비교하며, 선별 설계에서 반응표면으로 이어지는 순차적 DOE를 연습합니다. 실제 기밀 데이터 없이 JMP·Minitab용 재현 가능 CSV를 만들 수 있습니다.
사용법
① Lab과 출처가 표시된 프리셋을 고릅니다. ② 설계·시드·독립 반복·기술 반복을 정합니다. ③ 가상실험을 실행해 그림과 요약을 읽습니다. ④ 분석 CSV·원자료 CSV·변수사전·실험 기록을 내려받습니다. 분석표는 기술 반복의 평균이며, 같은 설정·시드·버전은 같은 표를 만듭니다.
예시
예) 단일 반응 Lab에서 완전요인 설계, 독립 반복 3, 기술 반복 2를 실행하면 11조건×3=33개의 분석행과 66개의 원자료행이 생깁니다. 변동을 0으로 두면 원본 생성식의 결정론적 신호를 확인할 수 있습니다. 생성 데이터는 교육용이며 도구는 합격·불합격이나 최적 조건을 자동 선언하지 않습니다.