こんにちは、
私はJMPの新しいユーザーです、私は私の最初の最適設計に関するいくつかの問題を抱えています。
目的は、プロセスを容易にするためにポリマーに1つの添加剤を追加することです - >添加剤を最も効率的で最も低いレベルで見つけること。それで、私は2つのタイプの型（カテゴリカル）、2つのグレードのポリマー（連続）、および6つのタイプの添加剤（カテゴリカル）を持っています。
私は、ポリマーの値として、添加剤の最低および最高濃度を定義しました（0.2 - 1.4％）。
今、私は線形制約を定義しなければなりません、しかし、私はそれらを定義する方法を知りません。
DOEガイドの専用部分は既に読んでいますが、明確ではありません。
ご協力ありがとうございます
オリヴィエ
Markさん、どうもありがとうございました。
はい、全ての添加剤は最適な投与量範囲を持っています。他の面では、添加剤の使用は特定のコストを超えてはならないため、経済的な制限もあります。
あなたのプロセスを実行します。
もう一度、ありがとう。
フィルターのユーザーインターフェースは、制約を定義した場合にのみ利用可能になります。これはJMPスクリプト言語で書かれた実際のブール式に置き換えられます。上の図と説明が表現を明確にするはずだと思います。あなたはあなたの状況に合わせてそれらを修正することができるはずです。
これは、私が作成したモックアップを再現するために実行できるJMPスクリプトです。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"M1", "M2"}, "Mould", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0.2, 1.4, "Polymer Grade", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6"}, "Additive", 0 ),
Set Random Seed( 66045 ), Number of Starts( 3834 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 24 ),
Disallowed Combinations(
Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 & Additive == 1 | Polymer Grade
>= 0.2 & Polymer Grade <= 0.4 & Additive == 2 | Polymer Grade >= 0.2 &
Polymer Grade <= 0.5 & Additive == 3 | Polymer Grade >= 1 & Polymer Grade
<= 1.4 & Additive == 4 | Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 &
Additive == 5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);実験の詳細をありがとう。私はあなたがすでに添加剤レベルをこのように定義したと言ったと思いますが、その定義が添加剤レベルの全範囲にわたることを確認してください。この場合、カテゴリカル要因のために線形制約を使用することはできません。データフィルタと同じユーザーインターフェイスで除外する条件を指定できるDisallowed Combinations Filterの使用をお勧めします。
次の手順を実行します：
- 開く因子制約を定義するアウトライン。
- 使用を選択許可されていない組み合わせフィルタ 。
- 選択するポリマーグレードそして添加剤 。
- クリック追加する 。
- の最初のレベルを選択添加剤 。
- をセットする許可されていない範囲ポリマーグレード
- [OR]をクリックして、許可されていないすべての組み合わせに対して手順3〜7を繰り返します。
ここで私は、ポリマーグレードが添加剤1では0.2から1.2、添加剤2では0.4から1.4に制限されるように（つまり0.2から0.4を許可しない）実験をモックアップしました。
また、範囲を制限しないように注意してください。不必要に 。もちろん、私はこれらの制限のためのあなたの推論を知りません、しかしそれはパフォーマンスが最も良い地域で推測して、そしてそれに応じて範囲を制限することは魅力的です。この方法にはいくつかの欠点があります。あなたは間違っているかもしれません。あなたの制限された範囲は反応においてより小さな効果を生み出すでしょう。パラメータ推定値はより高い分散を持ちます。著しい効果を見出す力はより低くなるでしょう。許可されていないすべての領域のセットでモデル内のすべてのパラメーターの推定が許可されない場合は、特異点が生じることさえあります。そのため、テストとは異なり、常に範囲をできるだけ広くします。実験の目的は、モデルの推定をサポートするための最善かつ最も強力なデータを提供することです。 。
実際、各添加剤には特定の割合（低と高）があり、製品ごとに異なります。
連続係数（ポリマー）の限界は、すべての添加剤の最低レベルと最高レベルに対応します。
そのため、線形制約を使用して、各添加剤のレベルをもっと抑えたいと思います。
私の答えがはっきりしていることを願います。
