최적설계 비행기 ANOVA 분산분석

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Alevels => 크기(size) 대 1 소 -1
Blevles => 모양(shape) 일반비행기 1 고속비행기 -1
Clevels => 던지는 각도(flying degree) 수평 1 30도 -1
Dlevels=> 반복횟수(Replicate) 1회차 1 2회차 -1

실험은 ios 기본 어플리케이션 ‘측정’ 을 통해 측정하였다.

Figure 2- ANOVA TABLE
Size, shape, flying degree, replicate 각각 2개(+1,-1)의 다른 값을 가지고 있는 인자에 대해 anova 분석을 한 것이다. 다음 아노바 분석을 보았을 때, shape와 flying degree의 Sum과 Mean이 다른 인자에 비해 월등히 크다는 것을 알 수 있다.
Figure 3-Main effect plot

한 factor에 의해 평균 값이 어떻게 변하는지 알 수 있는 main effect를 plot하였다. 이는 size는 +1일수록 급격히 평균이 증가하고 shape는 -1일수록 급격히 증가, flying degree는 1일수록 급격히 증가, Replicate는 1회차와 2회차의 큰 차이가 없다. 이는 size가 크고 수평으로 던지고 고속비행기일 수록 더욱 큰 값을 나타낸다고 예측할 수 있다.

Figure 4-Interaction plot
이는 각각 인자사이들의 관계를 예측할 수 있는 interaction을 plot한 것이다.
첫째 줄에서 실선은 size가 -1일 때이고 점선은 size가 +1일 때인데, size가 +1일 때 shape와의 관계에서 기울기의 절댓값이 크기 때문에 shape의 영향을 많이 받는다는 것을 알 수 있다. 둘째 줄에서는 실선은 shape가 -1일 때인데, size의 영향을 많이 받는 다는 것을 알 수 있다. 또한 flying degree에서는 비교적 기울기의 값은 양호한 편이나 flying degree가 -1일 때, size의 영향을 많이 받는 다는 것도 알 수 있다. 이 관계 그래프에서도 역시 Replicate는 어떤 인자와의 관계에서나 비슷한 경향을 보였다.

참고 자료

Mathworks.com
Design and analysis of experiments / 8th edition / Douglas C.
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