拡張デザインにレベルを追加するやあ、私採用したいを既存のデザイン。 現在の計画には、2 つの水準を持つ 4 つの因子があります。 今私2 つの因子に少なくとも 1 つまたは 2 つのレベルを追加したいと考えています。
拡張設計を使用することは可能ですか、それとも別の方法がありますか? 今まで私デザインを採用する答えは見つかりませんでした。
一番よろしく、 アンドレ!
DOERe: 拡張デザインにレベルを追加する「係数については、最大値と最小値を使用しました。 今、私はいくつかを追加したいと思います要因間に。 そのため、モデル内の 2 次項と 3 次項を定量化したいのです。」
レベルを意味していると思いますか？ 2 次モデルまたは 3 次モデルを当てはめたいですか、それとも最初の実験の極端な範囲内で最適なレベルを探していますか? 因子が極端に有意であった場合、これは線形関係があることを意味します。 空間内にレベルを追加できます。 一連の実験についての考え:
2 水準の一部実施要因計画を使用し (この計画の解決策は提供していません)、最も興味深い 2 つの因子を見つけました。 確かにいくつかのエイリアシングがありますが、結果が「理にかなっている」か、予測された結果と同様であると想定します。 しかし、非線形の関係を予期していませんでしたか? 今、あなたはしますか？ なぜ？ 非線形の関係を予想していた場合、設計に中心点を追加することは有用であり、興味深いテストになる可能性があります。 ノイズを処理するための戦略について話し合った覚えはありませんか? 既存のデータ セットにポイントを追加すると、ブロック効果が追加処理と混同されます。
それにかんする：
「仮に、分数計画の評価後に 4 つの要因 (2 つのレベル) がすべて重要 (交互作用) であると思われると仮定します。 二次項とカブス項を定量化するための最良のアプローチは何でしょうか?レベルを任意の値に設定することはできません。 可能な値のリストがあります。」
私は上手く理解できていない気がします。 4 つの要因すべてが重要であると見なされた場合、これは交互作用が重要であることを意味しませんか? ただし、JMP のカスタム デザイン プラットフォームを使用すると、デザイン スペースを確実に制限できます。 一部実施要因を使用して大きな計画空間を作成し、この空間内のより複雑な関係を理解するために反復するというあなたの戦略は適切です。
繰り返しますが、非線形項 (特に 3 次) が本当に必要なのか、それとも最適なレベルを見つけたいだけなのかわかりません。
Re: 拡張デザインにレベルを追加するこんにちは
申し訳ありませんが、私は適応を意味します。
あなたの質問に関して：
質問/コメントがあります:
1. 4ファクターデザインとは？完全な階乗ですか、それとも分数ですか?
分数計画
2. 因子は連続的ですか、それともカテゴリー的ですか?
要因は連続的です
3. 最初の実験を分析したと仮定すると、それらの要因のうち 2 つが「最も興味深い」ものであり、残りの用語は重要ではないことがわかったようです (つまり、交互作用は重要ではありませんでした)。
はい I 2 つの要因が「最も興味深い」
4. 「最も興味深い」2 つの要因については、最初の要因とは異なるレベルで実験する必要があります。
「最も興味深い」2 つの因子については、最初の実験とは異なるレベルで実験する必要があります。 実験空間を移動しますか、それともモデル内の 2 次および 3 次項を定量化しますか?
要因については、最大を使用しました。そして最小値。価値。 ここで、その間にいくつかの要因を追加したいと思います。 そのため、モデル内の 2 次項と 3 次項を定量化したいと考えています。
追加の質問:
分数計画の評価後、4 つの要因 (2 つのレベル) がすべて重要 (交互作用) であると思われると仮定します。 二次項とカブス項を定量化するための最良のアプローチは何でしょうか?レベルを任意の値に設定することはできません。 可能な値のリストがあります。
Re: 拡張デザインにレベルを追加するアンドレ、すみませんが、あなたの言葉遣いに混乱しています。 適応または採用するという意味ですか？
私はいくつかの質問/コメントがあります:
1. 4 因子計画とは何ですか? 完全な階乗ですか、それとも分数ですか?
2. 要因は連続的ですか、それともカテゴリー的ですか?
3. 最初の実験を分析したと仮定すると、それらの要因のうち 2 つが「最も興味深い」ものであり、残りの用語は重要ではないことがわかったようです (つまり、交互作用は重要ではありませんでした)。
4. 「最も興味深い」2 つの因子について、最初の実験とは異なる水準で実験を行います。 実験空間を移動しますか、それともモデル内の 2 次および 3 次項を定量化しますか?
