5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？こんにちは、
この興味深い問題についていくつかのアイデアがあることを願っています。
私たちは、化学反応の収率を最適化する設定を見つけることを目的としています。
反応物、試薬、リガンド、溶媒のさまざまな選択には、5つのカテゴリ要因があります（要因表を添付）。 因子には3から12のレベルがあります。
因子レベルの可能な組み合わせは4608あります。 それらすべてを実行することは現実的ではありません！
約2日間のラボ作業で、48回の実行を同時に実行できます。
したがって、最初の段階では、48回の実行（添付）を使用してカスタムの主効果スクリーニングデザインを実行します。
この最初の実行ブロックは、いくつかの有用な洞察を明らかにします。
- Reactant_1とReactant_2が最大の効果を発揮します。
- いくつかの組み合わせは> 90％の収率を与えます。
48回のスクリーニング実験の％Yieldと5ファクターの分布。
問題は、次は何ですか？ 次の48回の実行はどうあるべきですか？
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？こんにちはフィル、
この例を強調していただきありがとうございます。これは、順次アプローチではなく、大規模な実験に焦点を当てている多くのお客様にとって重要なようです。 そして、これはヘッドスクラッチャーなので、誰もが考えていることを探求したいと思っています！
要因のレベルを選別する根拠があるかどうかを検討することは有用かもしれません。 効果の詳細（私のFit Y by Xの最初の提案よりも優れている）とTK HSD（可能な限り保守的である）を使用して、レベルとして6-Cl-Q（反応物1）とトリフルオロホウ酸塩（反応物2）を削除する理由があるのでしょうか？ また興味深いのは、リガンドの「なし」が2番目から最低の平均収率であるのに対し、試薬1の「なし」は中程度の収率であるということです。 これはヌルファクターと同じではありませんが、悪影響を及ぼしている試薬1が次の48で役立つ可能性があるかどうかに焦点を当てますか？
敬具、
ベン
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？反応物1と2の間の相互作用をモデルに含めると、プロファイラーに要素の組み合わせがあり、収率が99％になります。 要因の他の組み合わせを後続のDOEで調査する代わりに、一連の確認実験に移って、これらの特定された設定が実際に99％になることを検証するのがおそらく最善です。
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？いい視点ね@ニック、おそらくシミュレーターを使用して、予測される高利回り（Obj> 0.95）候補のセットを見つけることができますか？ これにより、添付の23の候補セットになります。
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？ありがとう@benfrancisそして@nick_shelton 。
両方の良いアイデア。
現在予測されている最良の設定を確認するためのいくつかの実行は、良い考えのように思われます。 しかし、次の48回の実行でもっとやりたいと思うかもしれません。
ベンが提案したことを拡張して、私はスケーリングされた推定値を調べました。Ligand[Xantphos]など、他の要因よりも大幅に悪いいくつかの要因からのカテゴリレベルがあります。
（キサントホスはこれまでで最悪のリガンドですよね。 個人的にはXantphosを何にも使用しません:)）。
これらのカテゴリレベルを以降の実行から削除することは合理的で正当なように思われます。
同様に、反応物2のレベルの2つを取り除き、ボロン酸を使用することも正当化されます。
カテゴリ変数にAugmentを使用しようとした人はいますか？ 拡張する前にカテゴリレベルを削除する方法がわからないようです。
乾杯、
フィル
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？私はその考えが好きです、 @benfrancis 。
理想的には、次の48回の実行のセットを選択します。
- 現在のモデルから高利回りであると予測
- 対象のモデルのテストに最適
だから多分私たちはできる：
- 数千回の実行（たとえば、完全実施要因）の非常に大きな候補セットを生成してから
- これから、あるしきい値を超える歩留まりがあると予測される数百回の実行のサブセットを選択します。
- これらを候補セットとして使用し、共変量因子を使用したカスタム設計を使用して、モデルをテストするための最適な48を決定します。
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？拡張設計では、カテゴリレベルを削除することはできませんが、因子制約を設定して、新しい実行で特定のレベルが使用されないようにすることができます。
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？ありがとう。 それは本当に役に立ちます、 @nick_shelton 。
Re：5つのマルチレベルカテゴリを持つDOE。 最適なものを見つけるための最良の順次アプローチ？ちなみに、例は発表された論文彼らが実際に完全な階乗を実行した場所（4608実行！）。
これは本当に素晴らしいデータセットです（添付のJMPテーブル）。 データがどれほど正確であるかを知ることは困難ですが。
他に何もなければ、素敵なヒートマップを作成できます。
