직교화는 실험에서 사용되는 변수들 간에 독립성을 보장하고, 각 변수가 실험 결과에 미치는 영향을 명확히 하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 어떤 제품의 품질을 향상시키기 위해 온도와 압력 두 가지 요인을 고려한다고 가정해봅시다. 직교화를 적용하면 온도가 변할 때 압력이 영향을 미치지 않고, 압력이 변할 때 온도가 영향을 미치지 않도록 실험을 설계합니다.

이렇게 직교화를 통해 각 변수의 효과를 독립적으로 추정할 수 있으며, 실험 결과의 해석이 더욱 명확해지고 효율적으로 진행될 수 있습니다. 이러한 방식으로 실험을 설계하고 진행하는 것이 실험계획의 중요한 기본원리 중 하나입니다.

위 자료는 1원배치, 95% 신뢰구간 추정치, 랜덤화 블록계획, 분산분석표 등과 같은 실험계획에 관련된 다양한 개념과 방법에 대해 다루고 있는 것으로 보입니다. 실험계획을 효과적으로 수립하고 분석하는 방법들을 학습하고 이를 실제 데이터에 적용하는 능력을 향상시킬 수 있는 유용한 자료일 것입니다.

글자 모양(맑은고딕, 크기 11 pt, 줄간격 160%, 장평 100%, 자간 0%)

행복하세요~

목차

1. 실험계획의 기본원리 중 직교화란 무엇인지 구체적인 예를 들어 설명하시오(1, 7, 8장). (10점)

2. 반복이 일정하지 않은 1원배치의 데이터가 다음과 같을 때 의 모평균의 95% 신뢰구간추정치는? (10점)

3. 어떤 화학 공정에서는 제품의 수율을 ()을 높이기 위한 공장 실험을 하고 싶다. 인자는 반응온도()이며, 이의 최적 조건을 찾고 싶다. 인자의 수준으로서는, ℃(), ℃(), ℃(), ℃()의 4개를 잡았다. 과거의 경험에 비추어 보면 날짜에 따라서 수율에 변동을 보이므로 날짜를 인자()로 잡아 랜덤화블록계획에 의해 실험을 실시한 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 분산분석표를 작성하여 데이터를 분석하라. (1

실험을 통해 효율적인 정보를 획득하려면 실험계획이 제대로 이루어져야 한다. 또한 실험계획 방법에 따라서 얻어진 자료에 대한 통계적 분석방법이 달라지므로 실험 계획과 통계적 분석은 서로 밀접한 관계를 갖고 있다. 실험을 통한 정보의 효율적 획득과 적절한 통계분석을 가능하게 하는 기본원리로는 랜덤화, 블록화, 반복, 교락, 직교화 등이 있다. 복잡한 실험도 계획된 실험이라면 이들 원리의 반복 적용일 뿐이다.

직교성(orthogonality)은 상호 독립성을 의미하며, 한 요인의 효과와 다른 요인의 효과를 독립적으로 추정할 수 있음을 뜻한다. 직교화(orthogonalization)란 실험 계획 시 요인을 배치할 때 요인 간 직교성을 갖도록 실험을 배치하는 것으로, 같은 실험횟수라도 검출력이 높은 실험을 계획할 수 있으며 정도(precision)가 높은 추정을 할 수 있다. 직교배열표는 요인