変更が難しいカテゴリカルのDSDこんにちは、
私は顧客から興味深いDOEへの挑戦をしています。
実験のためにDSDを試したいのです。それらは7つの連続因子と単一の2レベルのカテゴリーを持っています。簡単です。
ただし、そのカテゴリカルは変更が困難です。システム内のライナーの種類です。ライナーを変更すると、システム全体をシャットダウンすることになり、時間がかかり、システムの「ベースライン」パフォーマンスが変化する可能性があります。それで彼らは変更の数を最小にしたいです。
私は、8つの追加実行と3つの追加中心点で7つの要素のDSDを作成し、次にこれらの実行を4つの全体プロットを持つカスタム分割プロットの共変量として使用しました。デザインは問題ありませんが、他にアイデアがある人はいないでしょうか。
結局のところ、私はDSDにできるだけ近いものを持つことが有益であると思います。彼らは実行回数についてあまり心配していません（30は大丈夫でしょう）。必要に応じて、3ランごとにライナーを交換しても大丈夫でしょう。
ところで、彼らがブログとしてこれを書いていてそれが十分に面白いならば彼らは大丈夫でしょう。
ありがとう、
フィル
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDDSDプラットフォームからのブロックを使用せずに、元のDSDのカテゴリカルファクタ値に基づいてブロックを手動で作成します。デザインを変更するのではなく、実行順序だけを変更します。元のDSDのプロパティは保持されます。
再：変更が難しいカテゴリカルのDSD私は、主効果が2次からはずれているという点で、より良いデザインを生み出す方法を見つけました。
7連続および1カテゴリカルのDSDを作成します。追加の実行はありません。18回走行。
次に、カスタムデザインの共変量として連続因子を使用します。元のカテゴリカル因子を無視して、6つの全体プロットでは変更が難しい新しい因子を追加します。
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDエイリアスD最適基準によるカスタム設計
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDありがとう、ドン。はい、私はまさしくそれを試しました（スレッドの中で上を見てください）。悪くないが素晴らしいではない。
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDランダムブロックを識別するために1列（分析スクリプトの内容と一致するようにWhole Plotと名前を付ける）、もう1つ変更が困難な要素用に1列が必要であることを付け加えておくべきです。
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDフィル、
各レベルに2つずつ、4つのランダムブロックを作成し、次にカテゴリファクタ値に従ってランを適切なランダムブロックに交互に割り当てます。分析を行うために、同じ因子構成に対してRSM分割プロットを生成するときに作成されたスクリプトをコピーできます。必要に応じて、これとは異なるブロック数を設定できます。
ドン
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDありがとう、マイク。
4つのDSDブロックを使用して、線形因子に対して4つの全体プロット（線形のレベルごとに2つの全体プロット）を作成しました。結果はかなり良いです。ただし、メインエフェクトと2FIの間には、わずか0.5の相関があります。あまり決定的ではありません。もっと上手くできるかな？
そして、ランはもはや折り重なっていないので、Fit DSDは追加された要素では不可能であることは間違いありません。ただし、Fit DSDを使用して7つの連続因子をスクリーニングすることはできます。
ありがとう、
フィル
再：変更が難しいカテゴリカルのDSDこんにちは、Phil！
ブロッキング変数を使用したいと思います。基本的には分割プロット設計に入ろうとしているので、2のブロッキングスキームを追加して、それを線形変数として扱うことで、あなたが望むことができると確信しています。出力テーブルはブロックごとにソートされますが、ブロック内ではランダム化されます。
いくつか注意点があります。相関関係に注目します。そして、あなたはおそらくDSDのいくつかの仮定に違反しているので、Fit DSDが適切かどうかはわかりません。たぶんBradかDOEの開発者がその最後の点で噛み付くでしょう。モデル化の過程で変更が困難な要素がない限り、問題ないと思いますが、ここでもセカンドオピニオンが必要かもしれません。
ちょっとした考え。
ベスト、
M
