混合係数を持つカスタムDOWこんにちは、
16個のカテゴリ変数（それぞれ2レベル）と4個の混合変数を使用して48ランデザインを設計する必要があります。混合変数の値が0、0.5、1である必要があります。ただし、カスタムデザインテンプレートにスナップショットを2つだけ含めるオプションがあります。混合変数の3つの異なる値でデザインを生成する方法を教えてください。
再：混合係数を持つカスタムダウそれでも、48回の実行で2成分ブレンドをそれぞれ50％で得ることができます。混合変数に対してのみ相互作用を指定する必要があります。それでも、あなたは大きな効果しか検出しないでしょう。
カテゴリー的な要因のためにあなたが見てほんの少しの一握りを指定しない限りあなたは間違いなく主な効果だけを与えることができます。再：混合係数を持つカスタムダウcwildenとstephenに感謝します。
混合変数では、入力として因子のレベルではなく範囲を指定していることを知りませんでした。実行回数が少なすぎるため、主な効果のみを推定する必要があるため、混合変数の値として1と0しか得られません。私は変数を選別するためのモデルを作ろうとしています。48ランは私が買うことができる最大です。 それで、私は48回の実行のためのデザインを探していました。
再：混合係数を持つカスタムダウカスタムデザインについて人を悩ますのは、継続的な要因（および混合要因）については、可能なレベルを列挙しているのではなく、それらの要因の範囲だけを列挙していることです。 デザインを生成するアルゴリズムは、指定したモデルに応じて、内部点を最適に決定します。 たとえば、10〜20の範囲の連続係数を指定し、モデル内のその係数に2次項を指定した場合、2次項に合わせるために設計も15の設計点で終了します。
モデル内で混合変数に対してのみ主な効果と相互作用を指定すると、希望するレベルになります。
どのモデルを念頭に置いていますか？48回の実行で多くの要素があるので、達成できる唯一のことは、主な効果のための本当に大きな信号と混合成分のための2要素の相互作用を識別することです。 力はカテゴリー的要因の主効果に良いでしょう。
再：混合係数を持つカスタムダウ実験の目的をよく理解しなければ、アドバイスするのは難しいです。あなたが答えようとしている質問は、必要とされる実行の数を決定します。いくつかの実験のために各混合成分のどれも持たないことによって、あなたは変数が連続的な要因というよりはむしろカテゴリー的要因のようにふるまう危険を冒します。
あなたがそれがあなたが探求しようとしている混合空間であると確信していますか？なぜそれは0.5でなければなりませんか？最小値を0.08にすると、混合空間の内部をより詳しく調べることができます。
