カスタム DOE: 相互に依存する因子の制約こんにちは、私は相互に依存する条件を持つ因子を含む DOE を設計しています。
例えば：
1) 実行ごとに、X1/X2/X3 の合計は 8000 になる必要があります。
また
2) X1/X2/X3 の平均は X4 を超えてはなりません
DOE にそのような制約を設定するにはどうすればよいですか?
| X1 | 継続的な | 0 | 10000 |
| X2 | 継続的な | 0 | 10000 |
X3 | 継続的な | 0 | 10000 |
よろしくお願いします！
Re: カスタム DOE: 相互に依存する因子の制約混合物の合計を使用するヒントをありがとう！ それをDOEに適用しました。
Re: カスタム DOE: 相互に依存する因子の制約詳細な解決策をありがとうございます!
Re: カスタム DOE: 相互に依存する因子の制約マーク・ベイリー氏が優れたアプローチを概説しています。 彼が最後に述べた混合アプローチについてもう少し詳しく説明します。
このアプローチでは、X1 を X3 に再スケールする必要はありません。 混合物の合計がデフォルトの 1 ではなく 8000 であることを JMP に伝えることができます。 このオプションは、カスタム DOE ダイアログの赤い三角のポップアップ メニューで利用できます。
混合アプローチを採用する場合は、標準の回帰モデルではなくシェッフェ混合モデルをフィッティングすることになるため、モデルのフィッティング結果が異なることに注意してください。
Re: カスタム DOE: 相互に依存する因子の制約最初の制約は一貫性がなく、設計に特異点が生じます。 まず、最初の 3 つの要素はいずれも 8,000 を超えることはできないため、10,000 という上限は意味がありません。 次に、独立した因子が 2 つしかありません。 3 番目の要素は、最初の 2 つの要素の合計によって完全に決定されます。 したがって、最初の 2 つの因子のみを使用して実験を設計し、列式を使用して実行するための 3 番目の因子の設定を決定することも、3 つの因子すべてを使用して実験を設計し、モデルから 3 番目の因子を削除することもできます。
例として私の結果を示します。
上限は実験にとって現実的ではありません。
ここで私が使用した制約の定義を示します。
切片と主効果のみを含むモデルと組み合わせると、警告付きのこの設計が得られます。
非常に小さい値はゼロに置き換えることができます。 分析を示すためにデータをシミュレーションしました。
いつものように分析を開始しますが、X3 の項はすべて削除します。 結果は次のとおりです。
これらの推定値はコード化された因子水準を使用しているため、シミュレーションと一致しないことに注意してください。 ただし、このモデルは非常によく予測します。
効果があるかもしれない別のアプローチは、この実験を混合計画として扱うことです。 このアプローチでは、係数を 0 から 1 または 0.8 に再スケーリングする必要があります。 次に、混合物の合計を 0.8 に変更します。 この方法では、X1 と X2 のみを入力し、X3 は入力しません。 X4 要件に対して必要な制約は 1 つだけで、X3 がデザインに明示的に含まれなくなったことをカバーする修正が必要になります。
