DoEモデルを使用して外挿できますか？因子値がテストされた範囲外にある場合、応答の値を予測するためにDoEモデルを信頼できるかどうか疑問に思いました。 それぞれ2つのレベルと2つの中心点の実行で、3つの要因を使用して完全実施要因計画法を設計しました。 実験計画も複製されました（合計20回の実行）。 私の回答の1つとして、適切なモデルを確立し、モンテカルロシミュレーションを実行して、回答に関する予測を行っています。 また、DoEの一部ではない単変量実行からのデータがあり、DoE範囲外の因子値を調査しました。 DoEモデルを使用して、単変量実行の結果を確認および説明できますか？
DOERe：DoEモデルを使用して推定できますか？ねえ@Michael_Mart ！
一般に、DOEでの外挿は、主に次の理由で危険な場合があります。
- 設計領域を離れると、不確実性は非常に急速に増大します。
- モデルが設計領域を超えて保持されていると想定しています（つまり、基礎となるプロセスは設計領域の外では大幅に変更されません）。
その2番目の理由は、外挿が通常推奨されない主な理由です。 基礎となるプロセスが実験の領域のすぐ外で変更されるのは非常に簡単です。 私のバックグラウンドは、設計領域の外側を外挿するという考えに基づいて構築された加速寿命試験であり、ルールの例外です。 それでも、モデルがまだ保持されているという仮定は常に存在し、それから保護するために設計を調整します。
もちろん、「水域をテスト」する1つの方法は、設計領域外のデータを収集し、応答を記録してから、そのデータを使用してモデルをテストすることです。 それはあなたの状況に非常に似ているように聞こえるので、それが本当なら、あなたは素晴らしい立場にいます！ ただし、モデルを使用してこれらのポイントを検証するのではなく、これらのポイントを使用してモデルを検証します。これは、常にモデルを確認するためのより適切な方法です。
モデルをテストする一般的な方法は、平均二乗予測誤差（MSPE）と呼ばれる量を計算することです。これは、基本的に、見た観測値とモデルが同じポイントで予測したものとの間の差の二乗の合計を取り、平均。 MSPEが比較的小さい場合（おそらくモンテカルロシミュレーションの変動よりもそれほど大きくない場合）、モデルがそれらのポイントで良好に機能しているように見えることを示している可能性があります。 その場合、それらの点に外挿することは正当化されるかもしれません。
Re：DoEモデルを使用して外挿できますか？@コーキングいくつかの素晴らしい点があります。 追加するだけです...モデルの外挿はエンジニアリングまたは経営上の決定、統計的な問題ではありません（デミングの列挙的問題と分析的問題を参照）。 それはあなたの研究が将来どの程度代表的であるかに大きく影響されます。 「良いモデル」とはどういう意味ですか？ ランダム化された複製またはブロックを実行しましたか？ シミュレーションがシステムの実際のノイズを表すとは信じていないので、私は個人的にモデルをテストするシミュレーションのファンではありません。 OFAT（単変量実行と呼ぶのが大好きですが、単変量は通常、応答変数の数に対応します。多変量は複数のYを意味します）は、モデルに対して確実に評価できます。 実験外で実行されたテストから得られたデータを比較するときは、必ず残差を分析してください。
