最適化のための決定的なスクリーニング設計こんにちはコミュニティメンバー、
私は決定的なスクリーニングデザインについて検索し、JMPでこのトピックについてたくさん読みました。
モデル内の有効な主、2次の検出力、および2要素の交互作用を決定するために決定的スクリーニング設計が使用されることを学びました。
私には10個のパラメーターがあり、メールの目標は最適化を行うことです。 RSMを使用する最初のステップ、または主効果+2次パワー+2要素交互作用効果を含むモデルを使用したカスタム設計は非常にコストがかかります。 そのため、最初の段階で、モデル内の重要なパラメーターを見つける必要があると思います。 だから私は明確なスクリーニングデザインを適用する必要があります。 フィット決定的スクリーニングプラットフォームを使用して有効なパラメーターを見つけたら、有効なパラメーターを使用してOLSモデルを構築します。 OLSモデルを見つけたとき、最適化のためにこのモデルを安全に使用しますか？
はい、私はそれを最適化に使用できると思うなら、なぜDSDの目的は効果的な要因を決定することであるのですか、それは最適化にも適していますよね？
敬具。
DOERe：最適化のための決定的なスクリーニング設計データを確認し、固有のプロセス知識を使用し、調査中のシステムを理解する前に、「安全に」質問に自信を持って答える方法はありません。 最適化タイプの問題には、最終的な問題解決へのさまざまな経路があります。 一般的に、私はあなたの考えが決定的なスクリーニングデザインから始めるのが好きです。 私の提案は、問題解決プロセスのその段階を通過することです。 その時点までに学んだことを一時停止して振り返ります。 それらの反射があなたの次のステップを導くようにしましょう。 問題とシステム、データ、分析、結論の説明とともに、DSD実験をここで共有してください...そして、私たちの一部は私たちの考えを提供できるかもしれません。
Re：最適化のための決定的なスクリーニング設計あなたの提案をありがとうBartell。
1回の実験には3時間かかります。 DSDは、10の要素に対して最小実行数28を提供しますが、これもコストがかかります。 それは私が間違った決定をする機会がないことを意味します。
以下に述べるように、私は私の検索でDSD accに近いですが、私の他の意見は、dまたはIを選択すると、主力と2次力を備えた最適なカスタム設計です。 次に、結果に従って、2要素の相互作用でそれを補強することができます。
しかし、どちらがより効果的な方法かわかりません。 私はDSDに近づいていますが、これまで使用したことがなく、n / 2を超えるアクティブな要素があり、n / 2を超えるアクティブな要素があるかどうかわからない場合は、使用することをお勧めしません。そうではありません。
敬具。
Re：最適化のための決定的なスクリーニング設計エラ、エコー@P_Bartell 、私はあなたの質問に関していくつかの追加の考えを持っていますが、あなたの状況が何であるかはわかりません（そして、すべてではないにしても、ほとんどのアドバイスは状況に依存します）。 最初の質問：どういう意味ですか最適化？ これは、継続的な改善という考えに反するため、常に興味深い質問です。
あなたの状況は多変量ですか？ あなたの応答変数は何ですか？ それらは関心のある現象を明確に説明していますか？ すべてのYを同時に最適化することは困難です。 通常、改善には妥協が必要です。
10の設計要素を特定しましたが、残りの変数（ノイズ変数または迷惑変数）はどうですか？ 「山のふもとをマッピングする」のは何の役にも立たない。 ノイズを処理するための戦略（周囲条件、原材料の変動、測定の不確かさなど）を含むとほのめかす戦略はありません。
あなたがあなたの状況について私たちに言ったことを考えると、最も効率的または効果的なアプローチについて一般化するのは時期尚早です。 （多くの状況で）妥当な一次モデルを特定し、このモデルが変化する条件で繰り返されるかどうかを判断してから、スペースを増やすことは理にかなっているようです。 合理的なモデルがあるからといって、それが複雑である必要があるわけではありません。 実際、シンプルでノイズに強いモデルを目指して努力する必要があります（おそらくこれが最適化手段）。
Re：最適化のための決定的なスクリーニング設計こんにちはスタットマン、
ある範囲の間の流量を述べながら、「音響パワー」を最小化するという応答の目標を達成するための最適な係数レベルを見つけようとしています。
私には10個の連続因子があり、それらはすべて制御可能です。 効果が反応するすべての要因はこれらの10の要因であり、ノイズや迷惑な要因はありません。
因子が応答に曲率効果をもたらす可能性があるという工学的知識を持っているので、主力効果と2次力効果を持つモデルから始めることを計画しました。
ちなみに、カスタムデザインとDSDのどちらで調査を開始するかを選択するために、両方のタイプのデザインを10の要素で作成し、応答をシミュレートしてOLSモデルを推定しようとしました.3回実行しましたが、常に開始を観察しましたカスタムデザインを使用すると、同じモデルをより適切に予測できます。 だから私はカスタムデザインを選んで始めます。
敬具
Re：最適化のための決定的なスクリーニング設計DSDはスクリーニング状況を対象としていることを付け加えたいと思います。 これは、最適化ではなく、スクリーニングの一般的な主要原則に依存しています。 これらの重要な原則の1つは '効果の希薄性。」 設計は、最適化ではなく、いくつかの要因の重要性を判断する能力と引き換えに、非常に経済的であることを目的としています。
したがって、10の要素のほとんどが重要であると予想される場合、DSDは適切な選択ではありません。 アクティブな要因を見つけるには不十分なデータを提供します。 一方、この研究が真のスクリーニングケースである場合（10の半分未満が最終的に有意である）、それは良い選択です。
Re：最適化のための決定的なスクリーニング設計アクティブな因子数がn / 2未満の場合、効果的ではありませんか？ それとも因子数/ 2の時ですか？
私が誤解しているかどうかはわかりませんが、シミュレーション研究で、DSDの設計と適合DSDプラットフォームがすべてのアクティブな要因を予測できるわけではないことを観察しました。 実験の数を増やす必要があるかもしれませんが、私の最終的な目標は最適化をマスクすることです。カスタムデザインから始めて自分の方が安全だと感じました。
実験が終わった後も、もっと安全に感じることを願っています:)
敬具
