混合プロセス DOE の強化<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />3成分混合物、
0 < A < 0.4
0 < B < 0.1
0 < C < 1
1 つの線形制約がある場合、
0 < (A+B) < 0.4
および 4 つのレベルを持つ 1 つのカテゴリカルなプロセス因子、
P1 = {1,5,10,15}。
JMP 12 とこのチュートリアル (例 1) を使用して実験をセットアップしました。
混合実験
ここで、JMP は、頂点、エッジ、および重心の点を使用して、デフォルトの実行数が 18 であると計算しました。
(「空間充填」スキームと同様に) 追加の軸点を追加して、これを強化するにはどうすればよいですか? これは予想される最適化ゾーンであるため、内部領域に関するより多くのデータが必要です。
複数のレベルを使用しているときにプロセス係数を連続に変更できますか? なぜ JMP ではハイ/ローのみが許可されるのですか?
どうもありがとう！
Re: 混合プロセス DOE の強化このトピックに関して別のスレッドを作成しました。このトピックについて専門知識を貸していただけると幸いです。
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Re: 混合プロセス DOE の強化以前は、単純な混合計画に限定されていた Minitab を使用していました。 JMP の背後にあるすべての力を活用するには、数歩下がっていくつかの概念を再学習する必要がありました。 素晴らしいアプリケーションとユーザーコミュニティ、ありがとう!
Re: 混合プロセス DOE の強化酸1c、
確認すべき点の 1 つは、設計評価が同一のものを比較しているかどうかです。 より多くの内部設計点を駆動するためにシェッフェ立方体を使用して計画を生成した後、D 最適シナリオと I 最適シナリオ、つまり主効果と二元交互作用の分析に適用されたのと同じモデルを評価するためにモデルを切り戻す必要があります。 (非線形ブレンド)。
Re: 混合プロセス DOE の強化あなたが見た動作は予期されたものであるはずです。 I-optimal または D-optimal は、選択した実行数に対して OPTIMAL です。 より複雑なモデルを構築して、同じ実行数で内部点を強制するには、予測の分散を増加させる必要があります。
ここで留意すべき点がいくつかあります。 混合モデルに関して混乱があるかもしれないので、最初にプロセス要因を無視して説明します。
混合モデルは標準の回帰モデルとは大きく異なります。 Lou が指摘したように、Scheffe 混合モデル (JMP が当てはめているもの) における 2 元交互作用は、連続項の 2 乗項に相当します)。 ただし、シェッフェ モデルの二元相互作用は、その相互作用項に含まれる 2 つのコンポーネント間の軸に沿った曲率効果のみを調べます。 3 つのコンポーネントの場合、それは設計空間のエッジに沿った曲率になります。
したがって、I 最適計画または D 最適計画では、モデルを推定するのに最適な計画が選択されます。 設計空間のエッジに沿った曲率のみを推定しようとしている場合は、設計の内部に点を配置する必要はありません。 内部にあるものは、デザイン空間の端で何が起こっているかを理解するのにほとんど役に立ちません。 単一の連続する X だけを考えてください。 直線モデルのみを指定した場合は、範囲の端での実験のみが必要になります。 3 番目のレベルを強制するには、2 次方程式を指定する必要があります。
混合設計空間の内部に点を配置し始めるために必要なモデルは、3 方向の相互作用を追加することです。 これらは、シェッフェ混合モデルでは 3 次項 (実際には特別な 3 次項) と呼ばれます。 一度に 3 つのコンポーネント間の曲率を推定します。 3 つの成分の混合物があるため、少なくとも 1 つの点がデザイン空間の内部に押し込まれます。 I 最適計画では、その 3 元項をより適切に推定するために、計画空間の内部により多くの点を配置する傾向があります。
プロセス要素を追加しても、入力したものとあまり変わりません。 ただし、そのモデルはより複雑になり、そのプロセス変数に対して少なくとも 3 つのレベルを確実に取得するために実行する必要があることがいくつかあるかもしれません。
Re: 混合プロセス DOE の強化あなたが提案した設定、I-Optimal と Sheffe Cubic により、デザイン空間の中央にいくつかの追加ポイントが追加されました。 しかし、悲しいことに、最大望ましさは 2 倍増加し、平均予測分散は約 0.1 増加しました (二次相互作用と二次モデルを使用した I-Optimal と比較した場合)。 実行回数を変えてみようかな。
Re: 混合プロセス DOE の強化Acid1c さん、こんにちは。
高次のシェフェ 3 次モデルはより複雑なモデルであるため、一般に設計空間内でより多くの実行が行われます。 私はそのモデルを使用して設計を分析することを提案しているのではなく、他の潜在的な設計と比較できる候補設計を提供するために使用します。
本質的に混合設計の相互依存性により、主効果と非線形ブレンド (2 方向交互作用) を備えたモデルは RSM に似ています。
18 回の実行に対する設計空間プロットの D 最適分率と I 最適分率を以下に示します。
Re: 混合プロセス DOE の強化こんにちは、ルーさん
ご返信ありがとうございます。 I-optimal では設計空間内により多くの点を配置し、極端な点は少なくすることは理解しています。試してみます。 シェッフェ 3 次関数に関しては、3 次多項式の項は DOE にどのような影響を及ぼしますか?
私の目的は、因子と因子の交互作用ではなく、因子と反応の交互作用をテストすることです。 RSM はこの種の実験に適していると思いますか?
ではごきげんよう。
Re: 混合プロセス DOE の強化赤い三角形の下で最適性基準を D-optimal から I-optimal に変更することで、より多くの内部領域点を含む計画を取得できます。 さらに、シェッフェ立方体を選択すると、設計空間内のより多くの内部点を駆動できる場合があります。
離散的な数値因子は、4 レベルのカテゴリ因子に使用できます。
Re: 混合プロセス DOE の強化私の2番目の質問に答えて、「複数のレベルを使用しているときにプロセス係数を連続に変更できますか? なぜ JMP ではハイ/ローのみが許可されるのですか? "、 以下を参照してください。
35417 - JMP® で 2 つ以上のレベルを持つ連続因子を含む計画を作成するにはどうすればよいですか?
