안녕,
JMP15에서 5가지 요소를 사용하여 DSD 실험을 설계했습니다. 한 번에 4가지 조건만 실행할 수 있습니다 . 따라서 2차 효과를 추정하기 위해 중앙 실행이 있는 4개의 블록을 추가했습니다. 블록당 4가지 조건, 총 16가지 조건을 갖는 설계가 예상됩니다. 대신 블록 1과 2에는 5개의 조건이 있고 블록 3과 4에는 3개의 조건이 있습니다. 설정을 반복하거나 재생하려고 해도 여전히 블록당 4개의 조건을 얻을 수 없습니다. 블록 번호를 수동으로 변경하면 모델의 성능과 상관 맵이 변경되므로 불편함을 느낍니다.
그런 다음 3개의 블록을 사용해 보았는데 설계에서는 블록당 15개의 조건 == 5개의 조건을 제공했습니다. 디자인은 계속 진행하기에 좋아 보이지만 한 번에 4가지 조건만 실행할 수 있습니다. 4블록 설정을 선택하는 것이 프로그램의 알고리즘으로 인해 문제가 됩니까? 아니면 이 디자인을 설정할 때 뭔가를 놓쳤습니다. DSD 디자인 5가지 요소, 총 16가지 조건(블록당 4가지 조건)을 얻는 방법에 대한 제안이나 우회 방법에 대해 크게 감사드립니다.
감사해요,
마리아
이 상황에서 최종 선별 설계를 포기할 것을 제안합니다. 생성기는 다소 융통성이 없으며 모든 스크리닝 사례에 적합하지 않습니다.
유연한 맞춤형 디자인으로 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 추가할 수 있습니다 블로킹 블록당 4개의 실행으로 정의되는 요인. 모든 상호 작용과 모든 2차 항을 추가할 수 있습니다. 해당 모델은 DSD에서 암시하는 것과 동일합니다. 이 고차 항을 선택하고 변경하십시오. 추정가능성 에게 가능하다면 . 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 선택 최적 기준 > 별칭을 최적 설계로 만들기 . DSD는 별칭 최적 설계입니다. 기본 DSD에서 만든 것과 동일한 수의 실행을 사용합니다. 이는 블로킹이 있는 5가지 요소에 대해 21번의 실행입니다.
다음은 Custom Design 플랫폼을 시작하고 내가 설명한 대로 설정하여 사용자가 직접 사용해 볼 수 있는 스크립트입니다.
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 )}
);
