1つの因子が別の因子との比率に制限されるDoEカスタム デザインを使用して、1 つの因子が別の因子の比率に設定されている DoE を生成する方法はありますか? たとえば、因子 A、B、C がそれぞれ 2 つのレベルにある場合、C の 2 つのレベルは B と 1:1 または B と 5:1 です。これにより、C の実際のレベルが 2 つ以上作成されることは明らかであり、一部の組み合わせは比率が維持されないため許可されません。比率 (つまり、1 と 5) を「レベル」として扱うのは間違っているようです。これは基本的な前提に反していることは承知しています。
許可されていない組み合わせのフィルターを使用してみましたが、成功しませんでした。アドバイスをいただければ幸いです。
実験計画法Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoEあなたの状況や質問を誤解していた場合は、訂正してください。 A、B、C の 3 つの連続因子があります。 ただし、A、B、および C と B の比率のモデルの実験を計画したいと考えています。 因子の定義は次のとおりです。
任意の線形モデルを選択できます。この場合、交互作用項を含めました。
JMP に 16 回の実行を依頼します。
相関のカラー マップは、これらの推定値が直交していることを示しています。
相関の欠如はモデルと実行回数の問題ですが、この場合、バランスのとれた設計を達成して、直交性を達成できることを実証できます。 各実行で C の因子水準を決定するには、データ テーブルに別の列を追加する必要があります。
Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE比率は因子の 1 つのレベルを表すためにのみ使用しており、2 つを置き換えるものではありません。Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE2 つの独立した要因を新しい要因 (比率) に置き換えています。 比率は直交します。Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE@マークベイリー直交性の問題で私が意味したのは、基礎となる要因が別の要因とは無関係に変化しない場合でも、比率を独立したものとして扱うことができるということです。
Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoEあなたが何を尋ねているのか理解できません」計画が直交している場合、それはそのままですか? " 私にとって、その質問は「車が赤なら、赤のままですか？」と尋ねるようなものです。だから私は何かを逃したと思う。
この状況は、カテゴリ要因を伴う多くのケースを思い起こさせます。 レベルは、未確認のままの 1 つ以上の連続因子の代理にすぎません。 しかし、離散レベルを持つモデルは依然として有効で有用です。
Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE@マークベイリーこの返信に感謝します。したがって、すべての推論、残差の評価、および予測などを制限する限り、比、これはモデルの仮定に違反しませんか?計画が直交している場合、それはそのままですか?
まだ多くの質問がありますが、この慣行が正当であることを確認したいだけです. ありがとう！
Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE係数 C を B の比率 (被乗数) として使用することに問題があるかどうかはわかりません。 経験的モデルを構築しているので、C を比率と考え、モデル予測でそのまま使用する限り、問題ありません。 次に例を示します。
データ テーブルを作成した後にデータ列を追加して、比率を維持するための C の実際のレベルを決定できます。
モデルでは C を使用し、各実行の設定では Actual C を使用します。 このモデルを使用して、最適な A、B、および比率 (C) を見つけることができます。
Re: 1 つの因子が別の因子との比率になるように制約された DoE具体的な状況がわからないので、実用的な技術的または統計的な問題が何であるかはわかりませんが、私の考えは次のとおりです。
1. C と B の相互作用に関心がない場合は、C を B にネストできます。 この場合、B のレベルごとに 2 つの異なるレベルの C があります。
2. B と C の依存関係が既にわかっている場合は、変数を 2 つのレベルで作成するだけで、それらのレベルには適切な B と C の組み合わせが含まれます。 たとえば、紙の重量に影響を与える要因を決定する製紙では、バージン パルプと再生パルプの 2 つの要因を使用できます。 それぞれを個別の因子として、または 2 つの異なる比率を持つ 1 つの因子として実験できます。
