DOE の助けが必要: それぞれ 5 つのレベルを持つ 5 つの因子の直交配列を設計する方法JMP 12 でスクリーニング計画を試し、これらの 5 つの因子に個別の数値を使用しました。 5 つのレベルで、最小 21 の実験ができます。
私はすべての実験をできるだけ直交させたいと思っています。 21回の実験は多すぎます。実験の回数を減らすために、JMP で要因要因計画を使用する方法はありますか?
Re: DOE の助けが必要: それぞれ 5 つのレベルを持つ 5 つの因子の直交配列を設計する方法私の同僚に少し追加するには@マークベイリーさんの返信ですが、私も JMP Custom Design プラットフォームをお勧めします。 最初に質問がありますか？
実験目標のスクリーニングですか？ 最適化/特性評価?
この答えは、設計をセットアップするときに、プラットフォーム内でさまざまな選択につながります。
それでもないし;
モデル効果ウィンドウを使用して、対象の効果を明確にします...ここでマークのアドバイスが役に立ちます。 本当に必要な効果だけを入力してください。 次に、「ユーザー指定」の実行数を使用して、実行の制約に合わせることができます。 次に、因子水準、指定されたモデル、および実行回数が与えられると、効果は可能な限り無相関になります。 設計評価サブプラットフォーム内の相関関係のカラー マップを見て、設計の効果相関関係と目的の効果のパワーを把握してください。 最後に、Compare Designs プラットフォームを使用して、設計の代替案を比較することもできます。
Re: DOE の助けが必要: それぞれ 5 つのレベルを持つ 5 つの因子の直交配列を設計する方法それぞれが 5 つのレベルを持つ 5 つの離散数値因子の計画は、すべての因子について切片と 1 次項から 4 次項までがあることを意味するため、実行の最小数は 1 + 5(4) = 21 です。
代わりにカスタム計画を使用する場合、実行の最小数はすべての因子の切片と一次項であるため、1 + 5 = 6 となります。 最小数はお勧めしません。 12 回の実行計画では、いくつかの非常に大きな一次効果が見つかる可能性がありますが、これらの効果の多くが null でない場合、計画は失敗します。
応答で X*X*X および X*X*X*X 効果を本当に期待できますか?
5 つの因子のそれぞれについて広い因子範囲を定義し (大きな効果を生み出す)、非線形応答をカバーするために X*X を含めることができますか? カスタム計画では、最低 11 回の実行で 5 つの連続因子が必要になります。
