브루세논 분석
Bruceton analysis브루세논 분석은 1948년 딕슨과 무드가 원래 기술한 폭발물의 민감도 및 민감도 테스트를 분석하는 한 가지 방법입니다."위/아래 테스트" 또는 "계단 방법"으로도 알려진 브루세톤 분석은 첫 번째 자극과 단계 크기라는 두 가지 매개변수에 의존합니다.자극이 샘플에 제공되고 그 결과가 기록된다.양성 결과가 나타나면 자극은 단계 크기만큼 감소합니다.만약 부정적인 결과가 발생하면, 자극이 증가한다.테스트는 이전 결과가 음성 또는 양성일 경우 이전 자극보다 1단계 위 또는 아래 자극으로 테스트한 각 샘플에서 계속된다.
결과는 연필과 종이로 수행할 수 있는 간단한 합계 계산인 브루케톤 분석을 통해 표로 작성되고 분석되어 평균과 표준 편차의 추정치를 제공한다.신뢰 추정치도 생성됩니다.
다른 분석 방법으로는 Neyer d-최적 검정과 Dor와 Steinberg[2008] 순차 절차가 있다.브루세톤 분석은 컴퓨터 없이 수행되도록 설계되었기 때문에 구현과 분석이 매우 간단한 현대 기술보다 유리합니다.최신 기술은 효율성을 크게 향상시켜 원하는 유의 수준을 얻기 위해 훨씬 더 작은 표본 크기가 필요합니다.또한, 이러한 기법을 통해 (예를 들어, 충격 수준과 환경 온도에 대한 폭발물의 민감도 테스트) 두 개 이상의 변수가 본질적으로 이진수일 뿐만 아니라 ('분리 여부'가 아닌) 모델에 미치는 영향을 학습할 필요가 있는 경우와 같은 다른 많은 관련 실험 설계를 처리할 수 있다.각 "런"에서 둘 이상의 표본에 대해 미리(또는 "그룹") 결정하는 실험입니다.사실, 현대 기술을 사용하면 실험자는 단일 모델을 지정하는데 제약이 없으며 실제 모델의 형태에 대한 불확실성을 반영할 수 있습니다.
Dixon이 원래 제안한 상향식 방법에 대한 기계적 임계값 테스트의 경우 1994년 SR Chaplan 등이 사용했다.그들의 논문은 테스트 후 데이터를 처리하는 데 필요한 계수를 표로 작성했다.생성된 기계적 임계값은 값의 이산 범위를 가지므로(즉, 아날로그 척도에 있지 않음) 통계 목적을 위해 비모수적인 것으로 간주해야 한다.
작업 예
예 1
d=0.2 간격으로 시험을 수행하며, 반응이 변화하기 한 단계 전에 시험이 시작됩니다.
| 자극(xi) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4.0 | X | X | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3.8 | X | 0 | X | X | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3.6 | X | X | X | X | 0 | 0 | X | X | X | X | X | X | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3.4 | X | 0 | X | X | X | 0 | X | 0 | X | X | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||||||||||||||||||||||||||
| 3.2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | X | 0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3.0 | 0 |
각 테스트 레벨에는 지수(i)가 할당된다.
| 자극(xi) | 색인(i) | 응답 수(Ni) | 무응답 수(No) |
|---|---|---|---|
| 4.0 | 5 | 1 | 0 |
| 3.8 | 4 | 2 | 1 |
| 3.6 | 3 | 9 | 2 |
| 3.4 | 2 | 7 | 10 |
| 3.2 | 1 | 1 | 7 |
| 3.0 | 0 | 0 | 1 |
| - | 총 | 20 | 21 |
반응 수가 비응답 수보다 작기 때문에 반응을 사용하여 50% 값을 결정합니다.
| i | Ni | i*Ni |
|---|---|---|
| 5 | 1 | 5 |
| 4 | 2 | 8 |
| 3 | 9 | 27 |
| 2 | 7 | 14 |
| 1 | 1 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
| 총 | 20 | 55 |
N = Sumi N = (1+2+9+7+1+0)=20
A=Sum i*Ni=(5+8+27+14+1+0)=55
50% 레벨 = X0+d*(A/N-0.5)=3+0.45=3.45
예 2
d=0.2 간격으로 시험을 수행하며, 반응이 변화하기 한 단계 전에 시험이 시작됩니다.
| 자극(xi) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3.8 | X | X | |||||||||||||||||||||||||||||||
| 3.6 | X | X | X | 0 | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | 0 | X | |||||||||||||||||
| 3.4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | X | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |||||||||||||||||||
| 3.2 | 0 |
| 자극(xi) | 색인(i) | 응답 수(Ni) | 무응답 수(No) |
|---|---|---|---|
| 3.8 | 3 | 2 | 0 |
| 3.6 | 2 | 14 | 2 |
| 3.4 | 1 | 1 | 12 |
| 3.2 | 0 | 0 | 1 |
| - | 총 | 17 | 15 |
비응답 수가 응답 수보다 적기 때문에 비응답 수를 사용하여 50% 값을 결정합니다.
| i | Ni | i*Ni |
|---|---|---|
| 3 | 0 | 0 |
| 2 | 2 | 4 |
| 1 | 12 | 12 |
| 0 | 1 | 0 |
| 총 | 15 | 16 |
N = Sumi N = (0+2+12+1)=15
A=Sum i*Ni=(0+4+12+0)=16
50% 레벨 = X0+d*(A/N+0.5)= 3.2+0.31= 3.51
레퍼런스
- J. W. 딕슨과 A. M. Mood(1948), "감수성 데이터 획득 및 분석 방법", 미국 통계 협회 저널, 43, 페이지 109–126.
- B. T. Neyer(1994), "D-최적성 기반 민감도 테스트", Technometrics, 36, 페이지 61-70.
- H. A. 드로르와 D.M. Steinberg(2008), "일반화된 선형 모델을 위한 순차적 실험 설계", 미국 통계 협회 저널, 제103, 번호 481, 페이지 288–298.
- L. D. Hampton et al., (198), 미국 White Oak 해군 병기 연구소 Bruceton Data의 논리 분석 https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/766780.pdf
