Generalized linear models versus data transformation for the analysis of taguchi experiment

다구찌 실험분석에 있어서 일반화선형모형 대 자료변환

Recent interest in Taguchi's methods have led to developments of joint modelling of the mean and dispersion in generalized linear models. Since a single data transformation cannot produce all the necessary conditions for an analysis, for the analysis of the Taguchi data, the use of the generalized linear models is preferred to a commonly used data transformation method. In this paper, we will illustrate this point and provide GLIM macros to implement the joint modelling of the mean and dispersion in generalized linear models.

최근 다구찌 실험에 대한 관심이 고조되어 일반화 선형모형에서 평균과 분산의 동시모형화가 연구되고 있다. 하나의 자료 변환만으로는 자료분석에 필요한 모든 조건들을 만족시킬 수 없기 때문에 다구찌 품질실험의 자료들을 일반화 선형모형으로 분석하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이 자료변환법과 일반선형모형을 이용한 분석법을 소개, 비교하고 일반화 선형모형을 다구찌 자료에 적용할 수 있는 GLIM 프로그램을 제시한다.