JMP でのデーラート設計?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />3 因子のデーラート計画を JMP で設定できますか?
Re: JMP でのデーラート設計?アシシュンブ、
シンプレックス最適化のスクリプトを見つけられるかどうかを探しています。 乞うご期待。 ただし、シンプレックス最適化によるデーラート設計はあまり優れた設計ではないということは非常に重要だと思います。 真の応答曲面設計 (I 最適化、D 最適化、ボックス ベンケン、または中心合成のいずれか) からは、はるかに優れた特性が得られます。 真の応答曲面設計では、より優れた共線性特性、より低い予測分散、そして一般的により高い検出力が得られます。 彼らは予測がはるかに優れています。
ただし、シンプレックス最適化のためのスクリプトを引き続き探します。
Re: JMP でのデーラート設計?ありがとうDanO。 それは確かに役に立ちます。
しかし、4 因子または 5 因子のドーラート計画を生成するために使用できるシンプレックス最適化スクリプトが JMP コミュニティのダウンロード エリアに見つかりませんでした。
Re: JMP でのデーラート設計?JMP はドーラート設計を自動的に作成しませんが、実際には自動的に作成できるはずはありません。 デーラート計画は、実際には、単体最適化が最適条件を見つけたときに形成される点に付けられた名前にすぎません。 したがって、この設計について実際に「計画」する必要はありません。 これは、シンプレックスが最適点に到達し、最適点の周りを周回するときに発生します。 結果として得られるこれらの「円を描く点」は、空間の中心がシンプレックスに従って最適であるデーラート計画と呼ばれます。 次に、回帰を使用して、デーラート設計が計画された設計であるかのように分析されます。 これにより、シンプレックス最適化では通常得られないモデルが生成されます。
3 つの要素の場合、典型的なデーラート計画は次のようになります。
| 経験値 | X1 | X2 | X3 |
| 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 0.5 | 0.866 | 0 |
| 4 | 0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 5 | -1 | 0 | 0 |
| 6 | -0.5 | -0.866 | 0 |
| 7 | -0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 8 | 0.5 | -0.866 | 0 |
| 9 | 0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 10 | 0 | 0.5774 | -0.8165 |
| 11 | -0.5 | 0.866 | 0 |
| 12 | -0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 13 | 0 | -0.5774 | 0.8165 |
この設計を採用して、これらのコード化された単位を自然な単位に簡単に変換できます。 ただし、シンプレックス最適化を行わないと、このデザインの「0」ポイントをどこに配置するかをどうやって知ることができるのかわかりません。
JMP がデーラート設計を解析できるかどうかという質問であれば、答えは「はい」です。 これは単なる回帰であり、Fit Model を使用します。
ここで、JMP がシンプレックス最適化を実行できるかどうかという質問がある場合、答えは直接的ではありません。 JMP スクリプトを構築する必要がありますが、コミュニティ ダウンロード エリアに JMP スクリプトが存在する可能性もあると思います。
これがお役に立てば幸いです。
