こんにちは、
JMP15 で 5 つの因子を持つ DSD 実験を設計しました。一度に実行できるのは 4 つの条件だけです。そのため、センター ランで 4 つのブロックを追加して、2 次効果を推定しました。ブロックごとに 4 つの条件、合計 16 の条件を持つ設計を期待していました。しかし、ブロック 1 と 2 には 5 つの条件があり、ブロック 3 と 4 には 3 つの条件があります。設定を繰り返したり、いろいろ試してみましたが、ブロックごとに 4 つの条件を取得できません。手動でブロック番号を変更するのは気が進みません。ブロック番号を変更すると、モデルの検出力と相関マップが変わります。
その後、3 つのブロックを使用してみましたが、設計では 15 の条件 == ブロックあたり 5 つの条件が与えられました。設計を進めるには良さそうですが、一度に実行できるのは 4 つの条件だけです。プログラムのアルゴリズムにより、4 つのブロック設定を選択すると問題になるのでしょうか。それとも、この設計の設定で何かを見落としたのでしょうか。DSD 設計を 5 つの要素、合計 16 の条件 (ブロックあたり 4 つの条件) にするための提案や回りくどい方法があれば、ぜひ教えてください。
ありがとう、
マリア
この状況では決定的スクリーニング計画を放棄することをお勧めします。 ジェネレーターはやや柔軟性がなく、すべてのスクリーニング ケースに適しているわけではありません。
柔軟なカスタム設計により、必要なものを実現できます。 を追加できますブロッキングブロックあたり 4 回の実行として定義された係数。 すべての交互作用とすべての二次項を追加できます。 そのモデルは、DSD によって暗示されたものと同じです。 これらの高次項を選択して、推定可能性にもし可能なら. 上部の赤い三角形をクリックして選択します最適性の基準 > エイリアスを最適な設計にする. DSDは別名最適設計です。 デフォルトの DSD で作成されたのと同じ数の実行を使用します。 これは、ブロッキングを使用した 5 因子の 21 回の実行です。
カスタム デザイン プラットフォームを起動し、説明したようにセットアップするスクリプトを次に示します。これを自分で試すことができます。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X1", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X5", 0 ), Add Factor( Blocking, 4, "Block" ),
Set Random Seed( 968796745 ), Number of Starts( 13195 ), 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 Potential Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Potential Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Potential Term( {1, 1}, {4, 1} ),
Add Potential Term( {1, 1}, {5, 1} ), Add Potential Term( {2, 1}, {3, 1} ),
Add Potential Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Potential Term( {2, 1}, {5, 1} ),
Add Potential Term( {3, 1}, {4, 1} ), Add Potential Term( {3, 1}, {5, 1} ),
Add Potential Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Potential Term( {1, 2} ),
Add Potential Term( {2, 2} ), Add Potential Term( {3, 2} ),
Add Potential Term( {4, 2} ), Add Potential Term( {5, 2} ),
Set Sample Size( 21 ), Optimality Criterion( Make Alias Optimal Design ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);
