カテゴリカルな 2 レベルおよび 3 レベル因子を使用した分数階乗<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />親愛なる皆さん、こんにちは。
カテゴリカルを含む DoE の問題がいくつかあります。
スクリーニングする必要がある要素。 2 レベルの因子の数は変化します
3 から 5 の間であり、3 レベルの因子の数は 2 の間で変化します。
そして3. 上記のすべての状況に分数を使用できるように思えます
8 つの 2 水準を含む L18 ハンター計画から得られた要因計画
因子と 4 つの 3 水準因子。 部分計画は、元の計画から適切な列のサブセットを選択することによって取得されます。
JMP DoE ガイドに記載されているとおりです。 JMP スクリーニング設計プラットフォームを使用すると、
これらのスクリーニング計画を設計すると、JMP は L18 ハンター計画を自動的に表示します。 私の
質問は次のとおりです。
- JMP はどのようにして元の L18 設計からこの設計を取得したのでしょうか? どの列ですか
削除されましたか？ - 私の状況では、スクリーニングの実行回数が少なく、よりよく知られているデザインはありますか?
要因は？ JMP カスタム デザイン プラットフォームをメイン エフェクト モデルで使用すると、
12 ランのデザインが時々提案されるので、既知の 12 ランがあるのだろうか
上記の状況に対するスクリーニング実験 (主効果のみ) または
彼らの中には。
どうもありがとう！
マルチェロ。
Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗ピーターさん、ありがとう。 JMP カスタム デザイン プラットフォームを通じて最適なデザインを使用する利点については、私もまったく同感です。 実際、私の場合、最適な計画を使用することで 12 回の実行実験を生成でき、試行回数が 18 回から 12 回に減りました。 DoE 手法に精通していない人々と共同作業しているため、少なくとも最初のアプローチとして、さまざまな状況に対応する最適な設計を生成するよりも、文献に記載されている設計 (L18 設計) を参照する方が簡単です。
Da: Peter.bartell@jmp.com
招待状: venerdì 2 月 12 日 2016 14.30
A: マルチェロ・フィダレオ
Oggetto: Re: - カテゴリカルな 2 水準および 3 水準因子を使用した分数階乗
<> JMP ユーザー コミュニティ
カテゴリカルな 2 レベルおよび 3 レベル因子を使用した分数階乗
ディスカッション内の Peter.bartell@jmp.com <> からの返信 - ディスカッション全体を表示 <>
Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗フィダレオム:
どういたしまして。 JMP のカスタム設計 (最適 DOE 手法として知られる、より一般化された実験計画戦略の JMP の展開) プラットフォームの美しさと利点は、実験計画チーム/個人が目の前の実際的な問題に合わせて特定の設計を調整できる多くの機能を備えていることです。次のようなものを含めます。
1. 許可されていない治療の組み合わせ。
2. 因数空間の制限。
3. 実験実行前に特定の実験モデルを明確にし、実験実行前に最も関心のある正確なモデルを設計がサポートするようにします。
4. 実行数の制約...予算、材料、時間などの制約がある場合に特に重要です。DOE の世界の見方が古典的なカタログに限定されている場合、実行数は 2 の累乗ではありません。 2**k および 2**(kp) 部分実施要因計画空間での計画。
5. その他にも...
Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗ピーターさん、有益なご回答ありがとうございました。 たった 1 つの L18 ハンター計画から、自分の状況に対応する 3 水準因子と 2 水準因子の数に一致するすべてのスクリーニング計画を取得できるという事実が有利であると感じています。 マルチェロ。
Da: Peter.bartell@jmp.com
招待状: メルコレディ 2016 年 2 月 10 日 21.57
A: マルチェロ・フィダレオ
Oggetto: Re: - カテゴリカルな 2 水準および 3 水準因子を使用した分数階乗
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Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗ルイス、私は JMP 12 を使用しており、あなたの提案を試してみました。 ありがとう、マルチェロ。
Da:ルーヴ
招待状: メルコレディ 2016 年 2 月 10 日 19.57
A: マルチェロ・フィダレオ
Oggetto: Re: - カテゴリカルな 2 水準および 3 水準因子を使用した分数階乗
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カテゴリカルな 2 レベルおよび 3 レベル因子を使用した分数階乗
ディスカッション内の Lou Valente からの返信 <> - ディスカッション全体を表示 <>
Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗マルチェロ:
Lou が上で貢献したものに重ねると...JMP バージョン 12 では、元の投稿のポイント 2 で提案されているように、JMP のカスタム デザイン プラットフォームは、12 回の実行で D 最適設計を見つけることができます。 「最も飽和した」因子/レベルのシナリオ。 以下の因子指定ウィンドウと計画を参照してください。 予想される係数が 1 ～ -1 の範囲にあるエフェクトの検出力はかなり低くなります...しかし、メインエフェクトのみのモデルでは機能します。 ポイント 2 で「既知の設計」があるかどうかを尋ねます...「既知の設計」が何を意味するのかわかりません...しかし、この設計は可能であり、主効果のみのモデルでは...目で見てわかります。重要な要素とレベルを使ったさらなる実験に向けて...これは実際のニーズを満たすかもしれません?
Re: カテゴリカルな 2 水準因子および 3 水準因子を使用した分数階乗マルチェロ
使用している JMP のバージョンはわかりませんが、JMP 12 では、スクリーニング計画プラットフォームを使用して、カタログ リストではなく直交計画または直交に近い計画を指定する放射状ボタンをクリックすることで、議論しているように 12 回の実行計画を生成および実行できます。 L18ハンターに与えられるデザイン。
