こんにちは、みんな、
私は、JMP の非制御入力要素オプションの使用を検討してきました。 2 次交互作用を持つ 5 つの連続入力因子のおもちゃの例を使用します。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( None, "Y", ., ., . ), Add Factor( Continuous, -1, 1, "X1", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X5", 0 ), Set Random Seed( 351265972 ),
Number of Starts( 15868 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ), Add Term( {5, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {1, 1}, {5, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {5, 1} )}
);デフォルトでは 20 回の実験が推奨されます。
1 つの因子を非制御に変更しても、推奨される実験は 20 のままになります。 では、非制御因子は制御可能な連続因子とまったく同じように扱われるのでしょうか? JSL では、制御されていない因子がオプションなしで単に「因子の追加」として表示されるため、これが反映されています。
実験の数を正しく変更するには、制御されていない因子の分布を知る必要があることを理解しています。 しかし、制御されていない因子分布からの引き出しの数は、制御された因子条件下での引き出しの数と等しければよいだけであると仮定するのは堅牢でしょうか?
敬具、
ベン
マークにお時間を割いていただきありがとうございます。最初の行が私の質問に正確に答えています。
潜在的には、非制御因子の場合に適用して連続因子とは異なる方法でサンプルサイズの計算に似た方法論を適用できる可能性があると思います。 ただし、これはすでに検討されていると思います。
非制御因子タイプは、実験における水準が不明な連続因子です。 実験の各実行中にレベルを記録します。
通常の設計評価情報は、モデル マトリックスから計算され、設計に依存するため、提供されません。
何を言っているのか分かりません。」実験の数を正しく変更するには、制御されていない因子の分布を知る必要があることを理解しています。 しかし、制御されていない因子分布からの引き出しの数は、制御された因子条件下での引き出しの数と等しければよいだけであると仮定するのは堅牢でしょうか? 」 いつものように、最小実行数以上の任意の数の実行を選択できます。 選択した実行数を評価するのに役立つ設計評価レポートがありません。
デフォルトの実行回数は、いくつかの単純なヒューリスティックに基づいていることに注意してください。 以上です。
