DSDの高レベルと低レベルの選択こんにちは、
私は決定的なスクリーニングデザインでテストしたい変数のセットに対して高値と高値を決定するために範囲検索を実行しました。
私は、彼らのほとんどが、私が測定しようとしている効果において、一定の基準を超えると活動が減少することを発見しました。それで、'1'で変数が低い応答を生成し、'10'で高い応答を生成し、'100'で低い応答に戻るとしましょう。
決定的なスクリーニングデザインを用いて、私は各因子について３つのレベルを試験する能力を有する。私は、システム全体の真の極大値（12変数）を見つけるための最善の戦略は何かと思いました。
だから私は私の選択肢があると思っていました：
変数が線形増加範囲内にあることを確認しながら、'1'に低く '10'に（軸の点を5に）設定します。しかし、私はこれが他の変数との相互作用から生じる可能性がある本当の最大値を見逃すかもしれないことを心配しています。
または
軸の点を10にして、「1」を低く、「100」を高く設定します。それゆえ、もし私の当初の範囲の発見を超えてより高い集中を必要とするかもしれない積極的な相互作用があったならば、この方法はより適切であろうか？
私はこれについての考えをいただければ幸いです！
再：DSDの高レベルと低レベルの選択すみません、私はこの議論に遅れています。
私は実験室で過ごした時から過去にこれに遭遇しました。要因として触媒濃度があり、1、10、100のレベルで実験したいと思いました。これを行うために対数スケールを使用しました。log10（濃度）= 0、1、2。良い点は、元のスケールで係数を元に戻すためにいつでも逆変換できることです。
それが役立つことを願っています。
よろしく、
フィル
再：DSDの高レベルと低レベルの選択私は同僚からの良いアドバイスに私の2セントを追加します @bill_worley 。
あなたの本当の包括的な発見目標が「システム全体の真の極大値を見つける」ことであるならば…それから私の考えはあなたの戦略として最も頼りになるもの、シーケンシャルDOEを使うことです。これがどのように見えるかは、Fit DSDプラットフォームに組み込まれた段階的分析に従って、アクティブな主要因と2要因の相互作用を見つけるためにDSDの能力を活用することです。しかし、それが終わったら、最初のDSDのアクティブな要素のみを含める2番目の実験を考えます。その後、最初から学んだことを利用してこの2番目の設計を構築します。DSD分析後に発見された場合は、応答にかなりの量の曲率があるように思えます... JMP 14の新しいA最適性機能を見てください。JMP 14を欠いている、それから私は私が最適なデザインを考えている？
再：DSDの高レベルと低レベルの選択私が何年も前に教えた経験則は、あらゆるDOEに対してあなたの因子の範囲を選択するときには、「合理的な範囲でできるだけ太字にする」ことです。 あなたがあなたの投稿に書いたものに基づいて、あなたはあなたのプロセスでどんな潜在的な曲率/二次効果も捉えるのに十分大胆であることを望むでしょう。
DSDのデザインはあなたの要素の中点を選ぶので、私が何かを見逃して、1 - 100の範囲を選ぶのでなければ、中点は50になり、10の効果を見るには高すぎるかもしれません。 10で起こることがあなたにとって重要であり、それでもDSDを使いたいのであれば、あなたは10を捕らえる範囲を選び、この場合それは1 - 20になるでしょう。
あなたが1、10と100のような何かで因子レベルを処方したいならば、私はあなたがあなたのレベルを設定するためにあなたがカスタムデザインを使用して、離散的な数値3レベルを使用することを勧めます。
HTH
ビル
