EVOP /混合デザイン/フランケンシュタインデザイン質問私は混合設計の経験があまりないので、見込み客/顧客との「次回のこれ」の個人的なガイダンスを探しています。極端な頂点の混合デザインを非常に頻繁に使用する見込みがあります。彼らの考えは、デザインファクタースペースの1つの領域が有望に見えるが、それがスペースの端にある場合、2番目のデザインの約束の方向にEVOPのようなアプローチをデザインスペースに移すことについてでした。そのため、2番目のデザインは、最初のデザインスペースの比較的大きな部分に重なります。最初に、2番目のデザインが独自の個別のデザインであるため、分析します。次に、2つのデザインをボルトで結合し、混乱全体を分析します。
私の最初の考えは、スペースが重複しているため、最初のデザインからの予測を確認する手段として、2番目のデザインが他に何もできない場合です。フランケンシュタイン設計の分析の観点から、まだ構築されていないEVOPのような反復、3および4に検討していない他の「落とし穴」はありますか？
Fit Model / Standard Least Squaresプラットフォームは、フランケンシュタインの設計を分析するのに最適な場所ではないかもしれないということを教えてください多分一般化された回帰、罰せられた方法？
私は人々の思考を聞きたいです。
再：EVOP /混合物設計/フランケンシュタイン設計質問混合物の設計には、成分の割合を1に加算する必要があるという事実のため、組み込みの相関関係があります。上限と下限または線形不等式制約を追加して成分をさらに制約すると、パラメーター推定値の相関がさらに高まります。最後に、より多くのモデル項（2次および3次効果）を追加すると、相関がさらに高まります。
その結果、混合物の設計はほとんど常に応答曲面設計と見なされるべきだと思います。最も重要な設計診断は、実験領域内の予測の分散です。
モデルの選択については、グループ内の高次の用語を削除して、各グループが予測される応答に大きな違いをもたらすかどうかを確認することをお勧めします。また、グループの平方和を合計し、多自由度仮説検定を実行して、その用語グループを含めることの重要性を確認することもできます。
再：EVOP /混合物設計/フランケンシュタイン設計質問私は、Augment Designプラットフォームが、2番目、3番目、およびオンデザインを構築する方法であることに同意します。それは私にとって非常に簡単です。私がほとんど不明だったのは、フランケンシュタインの設計を分析するための最良の経路に関する考えです。フランケンシュタインデザインの最適性の基準は、3つの混合係数に対して1つのデザインを実行した場合と比較して、おそらくあなたが探しているものではないと考えています。そして、因子の相関関係はかなりめちゃくちゃになるだろう...高いVIFと不安定なパラメーター推定につながる？それとも私の考えが間違っているのですか？
それは、Gen Regがペナルティを課した回帰空間と言ってみることにつながりますか？パラメータの推定値にはほとんど、またはまったく解釈できないと思います...しかし、この特定の問題には問題ありません...主な目的は応答の予測です。
再：EVOP /混合物設計/フランケンシュタイン設計質問ここで使用するツールはAugment Designerであることに、Mikeに同意します。そのデザイナーで[拡張]ボタンをクリックすると、因子の範囲を変更して新しい領域に移動できます。また、チェックボックスをクリックして、新しい実行を別のブロックにします。その効果が大きい場合、インターセプトが2つの実行セット間でシフトしたことを示しています。
再：EVOP /混合物設計/フランケンシュタイン設計質問あなたが説明したワークフローは、私たちがAugmentプラットフォームを持っている理由の本質だと思います。 多分しゅうこれにいくつかの知恵を投じることができます。
ベスト、
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