実験計画 （DOE）は潜在的にあなたの分析兵器庫で最も戦略的な武器の一つです。 DOEはデータからより早く学習するための中核を成すものであり、製造業のような伝統的な分野だけでなく、マーケティング、人事およびその他多数の分野にも適用することができます。JMP部門の主任研究員であるBradley Jonesとして SAS 「設計された実験は、イノベーションを成功させるための最短かつ最も安価なアプローチです。」それでは、データからより早く学習するために実験を設定している人々がいないのはなぜですか。
これらと他の質問は私がブラッドとピーターグース、アントワープ大学の完全な教授との最近の会話で探求されました。 彼らは最近の本を共著しました、実験の最適設計：事例研究アプローチ 。これは素晴らしい本です。DOEの新たな進歩に飛躍し、それを概念的に非常に理解しやすいものにします - 初心者にもそうします。しかしそれはそれ以上になります。
DOEには遅い革命がありました。もはや教科書のデザインを使用することに制限されていません。PeterやBradのような人々の仕事のおかげで、より自動化されたデザイン検索と、現実世界で直面している多くの制約を柔軟に説明する能力のおかげで、私たちは実験をカスタムデザインし、そしてフィットする問題を設計に合わせるように強制するのではなく、問題にしてください。 彼らの本のケーススタディを通して、著者はあなたが本当に有用な結果を提供するために様々な問題に取り組む実験を調整することができることを示しています。実験の選択をテーブルデザインに限定することで、犬が尾を振るう必要はもうありません。
私たちは彼らの著書、第7章 - ブロック単位の応答曲面設計 - から例を取り、それを新しいもののスキットとして実行しました。分析的に話すWebキャスト今日は初演。私は設計問題に関して専門家からの助けを求める研究者の役割を果たすようになりました。BradとPeterは、本の中でも実生活の中でも、問題を解決するために専門知識を共有することで、専門家の役割を果たします。ケーススタディのアプローチは、カスタム設計または最適設計の価値を（そして多くの場合は容易に）説明するのに非常に効果的です。
その他の本BradとPeterは、DOEに不慣れな人にお勧めします。番目ダグラス・モンゴメリーの本の版、実験のデザインと分析そして、ピーターの最初の本（彼の論文に触発された）、ブロック実験と分割プロット実験の最適設計 。Brad氏は、最初の章ではカスタムまたは最適設計の優れた紹介を提供し、その日常的な使用に対する説得力のある正当性を示しています。
DOEにおける最近の最も重要な開発は、完全にランダム化された実験だけでなく、基本的にあらゆる可能な実験シナリオのための優れた実験計画を計算するための高速で強力なアルゴリズムの利用可能性です。ブロック実験や分割プロット実験などの相関観測 さらに、予測の分散の観点から設計のパフォーマンスを視覚化する、設計空間プロットの割合などの診断を計算することもできます。
あなたがDOEの最新の考え方と創造的な問題解決を備えていることを確認するために、Peter and Bradの詳細をチェックしてください。ウェブキャストそして彼らの本。PeterとBradは、に多くのジャーナル記事を書いています。バイオメトリカ 、品質技術ジャーナル 、選択モデリングのジャーナル 、ビジネスと経済統計のジャーナル 、そしてビジネスと産業における応用確率モデル
彼らはまた、無料でダウンロードできるいくつかの記事を以下に貢献しています。応用統計 （別名 王立統計学会誌：シリーズC ）と品質と信頼性エンジニアリングインターナショナル 。
