DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?こんにちは、
抽出方法を最適化するために DoE を実行したい。 私の計画は、Plackett Burman を使用した主要因のスクリーニングから開始し、続いて応答曲面を行うために中心複合計画を行うことです。 デザイン チューブを作成する前に、実行順序 (左から右への並べ替え、右から左への並べ替え、ランダム化など) を選択する必要があります。各デザインに対してどの実行順序を選択すればよいかわかりません。また、その理由もわかりません。
よろしくお願いします
実験計画法Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?拝啓、
あなたの答えに従って、因子が9つ多すぎるので、どうすれば逐次実験を行うことができますか? 主効果スクリーニング (PB) から始めて、CCD を使用した連続実験を行う方がよいのではないでしょうか?
どうもありがとうRe: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?拝啓、
あなたの答えに従って、因子が9つ多すぎるので、どうすれば逐次実験を行うことができますか? CCDを使用した逐次実験よりも主効果スクリーニング(PB)から始める方が良いのではないでしょうか?
どうもありがとうRe: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?すべての情報をありがとう
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?このチュートリアルは、多要素実験を使用する理由を理解するのに適しており、これらが出発点として適していることに同意します。 残念ながら、ノイズへの対処方法についての徹底的な議論が欠けています。 ランダム化の問題を解決するには、利用可能なオプションを完全に理解する必要があります。 これらは状況に依存することが多いため、文書化する (またはチュートリアルに含める) のが困難です。
逐次実験の「道」については、不可能である。知る最初の実験から何を学ぶか、あるいは知る2番目の実験はどうなるのか。 最初のスクリーニング実験で重要な因子が 2、3、または 4 つ見つかるか、あるいは何も見つからないかは、次の要素によって決まります。
1. 適切な識別機能を備えた測定システムを備えていること。
2. 因子レベルを大胆に設定しますが、因子の効果を明らかにするには十分合理的です。
3. これらの要素の「真実」（私たちが明らかにしようとしているもの）は実際に重要であり、
4. ノイズが抽出プロセスにおける将来のノイズを本当に表しているかどうか。
因子の有意性の「テスト」は、通常、実験中に変化するすべての「他の」因子 (ノイズを含む) に対して行われるか、ランダム化された反復によって推定されたノイズに対してよく示唆されているように行われます。 「他の」要因の影響が大きい場合は、関心のある要因は重要ではないと結論付け、その要因を放棄する (または少なくともその調査を続行しない) 可能性があります。 実験中のノイズを最小限に抑えると (たとえば、ノイズを一定に保つか、ノイズが変化しない期間にわたって実験を実行する)、ある要因が重要であると簡単に結論付けることができ、後でその効果がノイズに依存していることがわかる可能性があります。
最初の実験の目的は、逐次的なアプローチで、次のような要因を見つけることです。さらなる調査の価値がある。 実験しているすべての要素は科学的仮説によって裏付けられている必要があります。 考えられるすべての結果を考慮し、予測する必要があります。 要因が重要ではない場合、その影響は何ですか?ある要素が重要な場合、次の一連の作業はどのようなものになるでしょうか? 非線形効果、その要因が他の要因とどのように相互作用するか、他の高次の効果などを考慮するのでしょうか? 2 番目の実験は 1 つのオプションにすぎません (たとえば、この実験では一貫性についてあまり洞察が得られないため、サンプリングを検討することもできます)。 そして、2 番目の実験が中心複合計画であるか、他の計画であるかは、単に決定することができます。予測されたこの時点で。 そうはしないでしょう知る最初の実験を分析し、その知識の科学的意味について考えるまでは何をすべきか。 「インスタントのプリンは存在しない」とデミング氏。
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?どうもありがとう
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?実験に関する具体的なアドバイスは他の人に任せますが、DOE に関する 2 つの優れたチュートリアルを参照することをお勧めします。 それほど時間はかかりませんし、実験計画法の理論と実践についての十分な背景を得ることができます。
1つ目は、実験計画法モジュールの産業問題解決のための統計的思考。 モジュールの概要は次のとおりです。
<p> </p> <p> </p>
2番目は、 JMP DOE 入門キット。 これにより、JMP 自体で実験を設計、実施、分析するプロセスの概要がわかります。
これらはどちらも、始めるのに役立つ非常に優れたリソースです。
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?ご回答ありがとうございます。 DoE を使用するのはこれが初めてであるため、さらに詳細な情報が必要になります。
先ほど述べたように、私は抽出方法を最適化したいと考えており、いくつかの出版された論文によると、Plackett Burman を使用したスクリーニング計画から開始し (平均効果のみを研究する場合でも良好な結果が得られます)、スクリーニング後に中央複合計画を使用します。 。 私の分野では、これが最もよく使用される戦略であり、スクリーニングとそれに続く応答曲面設計です。 そして、私がやりたいことの詳細は次のとおりです
- 抽出技術は加圧液体抽出です。
- スクリーニング用に 8 つあり、その中から応答曲面設計用に 3 つを選択する予定です。
- 最大化する応答が 2 つあります
- ランダム化に制限はありません。必要に応じてトライアル注文をランダム化できます
ありがとう
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?ご回答ありがとうございます。 DoE を使用するのはこれが初めてであるため、さらに詳細な情報が必要になります。
先ほど述べたように、私は抽出方法を最適化したいと考えており、いくつかの出版された論文によると、Plackett Burman を使用したスクリーニング計画から開始し (平均効果のみを研究する場合でも良好な結果が得られます)、スクリーニング後に中央複合計画を使用します。 。 私の分野では、これが最もよく使用される戦略であり、スクリーニングとそれに続く応答曲面設計です。 そして、私がやりたいことの詳細は次のとおりです
- 抽出技術は加圧液体抽出です。
- スクリーニング用に 8 つあり、その中から応答曲面設計用に 3 つを選択する予定です。
- 最大化する応答が 2 つあります
- ランダム化に制限はありません。必要に応じてトライアル注文をランダム化できます
ありがとう
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?すみません、それはレスでした。 III レスではありません。 II. デザイン選択の基準は次のとおりです。
制約: 時間、お金、測定能力など。 治療は何回まで可能ですか？
操作する因子の数（比較する仮説の数）はどれくらいですか？ 因子は連続的ですか、それともカテゴリー的ですか?
ノイズはどのように管理または分割されるのでしょうか?
一部の要因は他の要因よりも変更が難しいですか? ランダム化に関して他に制限はありますか?
高次の効果が疑われる/予測されますか (相互作用、曲率など)?
o 望ましい解像度は何ですか? (どのような効果を推定/分離したいですか?)
o どの次数の多項式が必要ですか?
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?JMP コミュニティへようこそ。
逐次実験を検討すべきだという Mark の意見には同意しますが、私は Plackett Burman や DSD を選びません。 エイリアシングを簡単に知ることができるように、分数階乗を選択します (部分的なエイリアシングはありません)。
いくつかの質問/コメント:
1. スクリーニングではいくつの要素を考慮していますか?
2. 要因がその効果を発揮する可能性を高めるために、必ず太字のレベル設定を選択してください。
3. 予測される効果 (主効果と 2 因子交互作用) のリストを作成します。 このリストに優先順位を付けます。 2 因子交互作用がリストの上位にある場合は、より高解像度の計画を検討してください。 Ⅱで十分です。
4. 実験で最も難しい部分は、因子の行列ではなく、ノイズを処理するために使用する戦略です。 ノイズが特定できない場合抽出プロセス中である場合は、ランダム化するノイズが因子効果と混同されるのを防ぐため (そして潜在的にノイズの不偏な推定値を取得するため)。ノイズ変数を特定できた場合(プロセス マップなどのツールを使用して) 抽出プロセスにある場合、あなたの選択肢が最善ですr (RCBD、BIB、繰り返し、分割プロット、共変量など) GEP からの引用 箱：
「ブロックできるものはブロックし、できないものはランダム化する」
Re: DoE にはどの実行順序を選択する必要がありますか?私はプラケット-バーナムのデザインが好きですが、この場合は別のデザインを使用した方がよいと思います。 古典的な計画を使用した逐次実験では、通常、中央複合計画 (Box-Wilson) が好まれます。これは、いくつかの中心点を使用して 2 レベルのスクリーニング部分を実行し、残りの実行が役立つかどうかを判断できるためです。
この場合、最終的なスクリーニング設計を検討する必要があると思います。
そして、実行順序をランダム化し、各実行の前にすべての因子レベルをリセットする必要があります。 それができない (またはしない) 場合は、カスタム設計を使用して、変更が難しい要素を定義します。
