それぞれ 2 つのレベル (0,1) を持つ約 10 個のカテゴリ変数で計画を作成しようとしています。主効果とすべての二項相互作用をモデル化するように設計したいと考えています。JMP のデフォルトを使用すると、「1」レベルでの分類変数の平均数が約 5 になるような D 最適計画が得られます。変数は「1」レベルになりますか?（これにはさらに実行が必要になる場合があることは理解していますが、それで問題ありません。）
ありがとう。
等しくないと言う場合、100 回の実行のみでアルゴリズムを制限しすぎています。 モデル項のすべてを推定できない場合があります。
たとえば、3 つの要素のみを高い設定に制限すると、120 通りの組み合わせが可能になります。 120 の組み合わせすべてを選択しても、主効果モデルを推定することはできません。 なぜ？ あなたには特異点が組み込まれているからです。 具体的には、切片 (計画行列の 1 の列) は、すべての因子の線形結合に等しくなります: 1/3*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10 ）。 したがって、解析を完了できず、そのようなモデルの設計は見つかりませんでした。
3 か 4 か、または任意のレベルを「以下」と言うことに戻る方がよい場合があります。
ダン、非常に役立つ回答をありがとう。良いデザインを喜んで探していますが、また窮地に立たされています...
高レベルでのカテゴリ因子の数の関数として、設計診断 (特に関心のあるのは予測の平均分散です) をプロットするグラフを作成しようとしています。すべての場合において、10 個の 2 水準因子があり、設定された数の 100 回の実行のみを許可します。高レベルで「多すぎる」または「少なすぎる」を許可すると、設計が低下することを期待しています。
したがって、私は DOE スクリプトを、高レベルで許容される要素の数に関する一連の異なる制約を使用して何度も実行しています。
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 2
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 3
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 4
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 5
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 6
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 7
許可されていない組み合わせ ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 != 8
(これをループに入れるとよいのですが、スクリプトをコピーして貼り付けるだけです)。
私が見つけたのは、高水準で 2 つまたは 8 つの因子を持つものだけが収束して設計を提供するということです!. 他のものについては、「最適なデザイナーが収束に失敗しました」というエラー メッセージが表示されます。これを回避する方法はありますか？
デザインを作成するためにスクリプトを使用する必要はありません。 スクリプトは、すべての作業をセットアップするための便利な方法です。
私が制約のために投稿したようなスクリプトが必要です。 さまざまなシナリオを試してみたい場合は、GUI を使用することをお勧めしますが、線形制約を「許可されていない組み合わせスクリプト」として指定し、提供したスクリプトに貼り付けます。 これにより、何かを試すことができます。気に入らない場合は、戻るボタンをクリックして、変更を加えてからやり直してください。
実行数に関しては、実行の最小数は、推定しようとしているモデル項の総数です。 10 個の 2 水準因子の場合、切片 (1) + 主効果 (10) + 二元交互作用 (45) になります。 これにより合計 56 項が得られるため、これが実行の最小数です。
デフォルトの実行回数には、エラーに対してある程度の自由度 (通常は 4) を提供し、直交性を (ある点まで) 追求する組み込みの基準がいくつかあります。 それはまっすぐな式ではありません。 これと同じ状況で、既定の実行回数は 60 です (Ryan がその計画を作成したのはそのためです。誤差の自由度が 4 であることに注意してください)。 デフォルトの実行数は、制約を考慮していません (私の知る限り!)。 したがって、制約の有無にかかわらずこの同じ設計を作成する場合、デフォルトは 60 のままです。 デフォルトは、あなたのニーズを満たすデザインを保証するものではありません! ご指摘のとおり、制約を追加すると、適切な設計を見つけるのがより難しくなり、多くの場合、より多くの実行が必要になります。 60 では恐ろしい結果が得られたので、より高い数値を使用してください。 予測の平均分散の特定のレベルを取得するために必要な実行回数を教えてくれる簡単な計算はありません (ただし、予測の分散の分散について忘れないでください! 言い換えれば、計画空間プロットの割合を忘れないでください)。
これがお役に立てば幸いです。良いデザインを探してください!
ライアンのアプローチは、まさに私が提案しようとしていたものです。 ただし、因子をカテゴリとして残したい場合は (x1 ～ x10 という名前が付けられていると仮定して)、次のような許可されない組み合わせスクリプトを指定できます。
(x1 == 2) + (x2 == 2) + (x3 == 2) + (x4 == 2) + (x5 == 2) + (x6 == 2) + (x7 == 2)
+(x8 == 2) + (x9 == 2) + (x10 == 2) > 3
要因はカテゴリカルであるため、X# == 2 のそれぞれは、その要因が第 2 レベルにあるかどうかを実際に示していることに注意してください。
これに遭遇したとき、私は通常、カテゴリーを 0/1 の個別の数値因子に変換し、許可されていない組み合わせを使用して、合計が目的の 1 の数を超えないようにします。 10 個の入力 (主効果モデルですが、アイデアを提供するためのものです) の場合、次のようになります。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X1", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X2", 0 ), Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X3", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X4", 0 ), Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X5", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X6", 0 ), Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X7", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X8", 0 ), Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X9", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1}, "X10", 0 ), Set Random Seed( 1550400750 ), Number of Starts( 3017 ),
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( {6, 1} ), Add Term( {7, 1} ), Add Term( {8, 1} ), Add Term( {9, 1} ),
Add Term( {10, 1} ), Set Sample Size( 16 ), Disallowed Combinations(
X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 > 3
), Make Design}
);
