どのデザインを選ぶか親愛なるみんな、
メソッドを最適化するために RSM を構築する予定です。 8 つの連続因子と 2 つの応答があります。 各要素のレベルは、いくつかの内部手法とチームのこれまでの経験に従って決定されました。 要因間に相互作用があるかどうかはわかりません。 ノイズの発生源を特定できないため、ランダム化する予定です
少し調べてみたところ、これを行うには 2 つの方法があると思いますが、どちらがより適切であるかわかりません。
1) 中央複合計画 (Box-Wilson) を使用した逐次実験。これは、いくつかの中心点を使用して古典的なスクリーニング計画を実行し、必要に応じて軸点を使用して続行できるためです。
2) プラケット バーマン デザインを使用してメイン効果をスクリーニングし、次に中央の複合デザインをスクリーニングします。 そして、この方法が私の分野で最もよく使われています
ありがとう
実験計画法Re: どのデザインを選ぶかカテゴリ変数については、必要に応じていつでも水準を削除できます。 ただし、それは、欠落しているレベルに関する情報がまったく得られないことを意味します。
DSD (またはカスタム設計) の場合、連続因子のレベル数を指定しません。 代わりに、モデルを推定するためにレベルの数が選択されます。 モデルに二乗項がある場合 (応答曲面モデルはこれに該当します)、連続因子には 3 つの水準が存在します。 DSD は応答曲面モデルをスクリーニングし、場合によっては適合するように設計されているため、すべての連続因子は自動的に 3 レベルを取得します。
最終的なスクリーニング設計に関する JMP ヘルプ システムをチェックして、これらの設計がどのように機能し、作成されるかについての背景を確認してください。 JMP の最終的なスクリーニング設計情報
Re: どのデザインを選ぶか
ありがとう@Dan_Obermiller 。 この因子を 2 レベルのカテゴリ因子として設定し、他のすべての因子を 3 レベルの連続因子として設定してはどうでしょうか?
よろしくお願いします
Re: どのデザインを選ぶか推奨される DSD 解析パスに従う場合、唯一の問題は、その係数の二乗項を推定しないようにすることです。 プロファイラーを使用する場合は、プロファイラーを使用する前にモデリング タイプを序数または公称に変更します。 これにより、値は 1、2、または 3 に維持されます。
Re: どのデザインを選ぶか迅速なご回答をありがとうございました。 前回述べたように、私の要素はレベル 1、2、3 を取得できるサイクル数です。 DSD を使用して、スクリーニングを行ってから応答曲面を実行する予定です。
私が懸念しているのは、因子を連続的なものとみなした場合、結果はどのように表現されるのかということです。たとえば、応答を最大化したい場合、ソフトウェアは係数の値を 1.2 とします。その場合はどうすればよいでしょうか? 1とみなしますか？
よろしくお願いしますRe: どのデザインを選ぶかあなたは正しいです。 記憶を頼りに話していましたが、最終的なスクリーニング計画では 3 レベルのカテゴリ変数が許可されていないことを忘れていました。 しかし、因子が数値の場合、離散数値因子を連続的なものとして扱うことは考えられないでしょうか? DSD は 3 レベルのみを使用するため、デザインの実行に問題は発生しません。
Re: どのデザインを選ぶか親愛なる@Dan_Obermiller 、
あなたの提案に戻りますが、ソフトウェアに、最終的なスクリーニング設計のための 3 レベルのカテゴリ変数。 2 レベルのみ - カテゴリ変数に含めることができます
どうもありがとう
Re: どのデザインを選ぶかコミュニティには、あなたの質問に喜んで答えてくれる人々がたくさんいます。 データの分析はコンサルティング サービスと隣接していますが、ほとんどのコミュニティ ユーザーが適切な分析と結論を提供するための目的や背景情報を知らない可能性が高いという事実により、サービスはさらに複雑になります。 まだ答えられていない質問はありますか?
Re: どのデザインを選ぶか親愛なる@Dan_Obermiller
私のデータを添付しましたので、ご覧いただけますか
よろしくお願いします
Re: どのデザインを選ぶか1 つ明確にしておきたいのは、カスタム計画を使用している場合、状況に応じた一部実施要因計画が得られない可能性があります。 カスタム デザインではデザインの作成に別の基準が使用されていることを理解していただきたいと思います。
プロット全体の分散が負であるということは、プロット全体の分散が非常に小さく、ほとんどの場合無視できることを意味します。 私はそのマイナスの見積もりを気にしたことはなく、常に情報をどのように使用するかに焦点を当てていました。 最後に、もう 1 つ留意すべき点は、設計はモデル パラメーターの推定値を推定するために作成されるということです。 計画は、プロット全体の分散を推定するように最適化されていません。 したがって、推定値の不確実性が大きくなり、これがマイナスの推定値となる一般的な理由です。 小さな値と不確実性の組み合わせにより、マイナスの結果が生じる可能性があります。
Re: どのデザインを選ぶか親愛なる@Dan_Obermiller 、
さらにもう一つ質問があります。
実際の設計を開始する前に、最初のステップとしていくつかの予備実験を行っています。
一部要因計画を実行したいのですが、因子が 5 つあり、そのうちの 1 つは変更が困難です。 こぼれたプロット設計を含むカスタム設計を使用して、5 つのプロット全体で 20 の実験を含むテーブルを取得しました。 実験を行ったとき、プロット全体の変動に負の値が見つかりました。このことから何を結論付けるべきかわかりません。 スクリーンショットを添付しましたのでご覧ください
よろしくお願いします
Re: どのデザインを選ぶか離散的な数値要因は状況を少し複雑にしますが、それほど複雑ではありません。
CCD の場合、中間水準は計画の小数階乗部分にはまったく影響しません。 軸点が必要な場合は、面上の軸方向スケーリングを指定する必要があります。 実際の変化はありません。
PB の場合も、デザインのスクリーニング部分では中間レベルが使用されません。 軸点の追加に進むときは、面上のスケーリングを指定する必要があります。
カスタムデザインの場合、まったく変更はありません。
最終的なスクリーニング計画では、離散数値は技術的に利用できません。 ただし、その因子を 3 レベルのカテゴリ変数として計画を作成することはできます。 アドバイスはすべて同じままです。
Re: どのデザインを選ぶか親愛なるダン・オーバーミラー
素早いご回答ありがとうございました。 言い忘れましたが、私の因子の 1 つは、値 1、2、および 3 を取ることができる Discrete Numetic です。 この場合、すべての命題は引き続き有効ですか?
よろしくお願いします
Re: どのデザインを選ぶか選択肢は 2 つ以上ありますが、言及したオプションを検討してみましょう。
CCD - 古典的なスクリーニング計画は、16 実行の一部実施要因計画 + 中心点になります。 これは解像度 IV 計画となり、主効果が 2 因子交互作用と混同されないことを意味します。 これは望ましいことです。 曲率が表示されない場合でも、2 因子交互作用を完全に理解するためにいくつかの追加の実行が必要になる可能性があるため、少なくとも 2 段階、おそらくは 3 段階の実験を計画する必要があります。
Plackett-Burman 計画 - PB 計画はわずか 12 回の実行 (+ 中心点) ですが、解像度 III です。これは、主効果が一部の 2 因子交互作用を混乱させることを意味します。 最適化スタディでは 2 因子交互作用が予想されるため、通常、これは応答曲面設計の優れた基礎ではありません。 したがって、おそらく 8 つの要素のうちいくつかを「アクティブ」にする必要があり、おそらく 3 段階の実験を計画する必要があるでしょう。
しかし、他の選択肢はどうでしょうか? たとえば、カスタム計画を使用して、主効果モデルを推定する計画を作成できます。 次に、それを拡張して交互作用/二乗項を追加します。 このアプローチは従来のアプローチと似ていますが、いくつかの試行を省略できる可能性があります。 さらに、どの最適化基準を使用するかを決定できるため、設計のさまざまな段階を調整して、重要な要素を特定したり、予測を改善したりできます。
別の可能性は、最終的スクリーニング計画を使用することです。 この計画は (あなたが探している) スクリーニング計画であることを目的としていますが、多くの場合、アクティブな因子の数が 8 つの可能な因子の 50% 付近かそれ以下である限り、応答曲面モデルを推定できます。 この設計は 21 回の実行で達成できますが、これには JMP が推奨する追加の 4 回の実行が含まれます。 また、順番に構築するのではなく、1 回のトライアルで完了するという利点もあります。
あなたが説明したような状況の場合は、最終的なスクリーニング設計を検討することをお勧めします。
これがお役に立てば幸いです。
