20 以上の要素に対して最適な計画を見つけるにはどうすればよいですかこんにちは、みんな、
私は DoE 全体についてはまったくの初心者なので、質問が非常に素朴である場合はご容赦ください。 自分の実験に適用する最適なタイプのモデルを考え出そうとしています。 組み合わせる要素は 20 以上あります。私の目的は、4 つのタイムポイントを収集して、これらの最適な組み合わせを見つけることです。
実際には、最小の要素数で最適な組み合わせを見つける必要があります。
これについてもっと詳しく説明してみます。 この実験が進むにつれて、これらの要素のそれぞれがサンプルに一定のプラスの影響を与えることが予想されます。 したがって、これにより、20 以上の要素がすべて含まれる可能性が最も高い最終的な最良の組み合わせが得られます。 これは私が避けようとしていることであり、要素の数を最小限に抑えた最良の応答が必要です。
手伝ってくれる人にはよろしくお願いします
よろしく
イラリア
高度な統計モデリングコンテンツの構成データのブレンディングとクリーンアップ実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: 20 以上の要素に対して最適な計画を見つけるにはどうすればよいですかからのコメントのほかに、 @スタットマンそして@ian_jmpあなたは「DOE は初めて」と述べているので、DOE について深く豊富な知識を持ち、この研究のガイドとして機能する対面のリソースを見つけることを強くお勧めします。 何よりもまず、現実的な問題に直面します。 一人で DOE に直接飛び込むことは、DOE プロセスの知識が不足していることや、手元にあるシステムの可能性があるため、最適なアプローチではない可能性があります。 賢明なガイドは、最終的に DOE 中心の調査につながる可能性のある無数の質問をすることで役立ちます。 そこから始めることをお勧めします。 JMP ユーザー コミュニティのようなディスカッション フォーラムは、実際にはこれほど深いレベルのコラボレーションを提供することを目的としていません。 あなたの会社の誰かが協力してくれるかもしれません?
Re: 20 以上の要素に対して最適な計画を見つけるにはどうすればよいですか私の考え：
どの「ツール」または設計を選択するかに関するアドバイスは、多くの要因と特定の状況に依存することを理解してください。 あなたは実験ではなくテストを望んでいるように私には聞こえます。 テストは「勝者を選ぶ」ために使用されます。 因果構造を理解するために実験が行われます。 何が起こっているのかを本当に理解して、最も大きな影響を与える (そして予測に最も役立つ) 要因を見つけたい場合は、通常、これを数回繰り返す必要があります。 常に、各要因が応答の変動にどのように、そしてなぜ寄与するのかについての仮説から始めます。 一般に、15 を超える要因を扱う場合、x のグループ (サンプル内、サンプル間などの構成要素) を比較し、測定構成要素を評価するための、指示されたサンプリング計画 (変動研究の構成要素) に偏ります。 サンプリングは、多くの変数を含むプロセスについての洞察を得る効率的な方法です。 最初のスクリーニング実験のために、CoV 研究から最大の影響を示すグループから因子を選択します。 最終的にはモデルを開発します (モデル開発はいくつかの方法で行うことができますが、ここでも私はテイラー級数のアプローチに偏っています)。 希少性、階層、遺伝の原則は、反復する際に役立つガイドとなります。
Re: 20 以上の要素に対して最適な計画を見つけるにはどうすればよいですかガイダンスを提供するには、さらにいくつかの詳細が必要になると思います。 このトピックを始めたばかりの場合は、「産業問題解決のための統計的思考」を参照することを強くお勧めします。オンラインコース(料金はかからず、JMP をローカルにインストールする必要はありません)。
この初期段階であっても、DoE の黄金律の 1 つは、「ある要因の影響を知りたい場合は、その要因を変化させる必要がある」であると言う価値はあるでしょう。 それで、私はあなたの「そしてこれは私が避けようとしていることです...」について少し心配しています。コメント（私の理解が間違っていたかもしれません）。
