DOEの重み係数（Minitab機能）こんにちは、
JMPのDOEのいくつかの要素に重みを追加したいMinitabユーザーがいる会社があります（Minitabで許可されているようです）。 それは理にかなっていますか、いくつかの要因を重み付けする場合、それは公正な比較ですか、目的は何ですか？
それをJMPで再現できますか？ 「weight = [3X1 + X2 + ... + Xn」（インスタンスとして正規化された係数でX1に3倍の重みを付ける）という式を作成し、それを重みとして使用することを念頭に置いています。 何か考え、推薦？ 助けてくれてありがとう。
エマニュエル
Re：DOEの重み係数（Minitab機能）こんにちは@Emmanuel_Romeu 、
JMPのカスタムデザインでは、確かに要素や効果に重みを付けることができます。
役立つ可能性のある2つのオプションがあります。
1.加重A-最適。 これにより、モデルの各効果に異なる重みを付けることができます。 さまざまな桁数で重み付けすることをお勧めします。 たとえば、最も重要な効果10と他の効果1に重みを付けます。 重みの大きい効果では、パワーが増加し、他の効果との相関が低下することがわかります。
2.重要度の低い影響を推定するために、「可能であれば」オプションを選択できます。 これにより、モデルの効果よりも実行回数が少ないデザイン（過飽和デザイン）を作成できます。
ブラッドの最近のディスカバリープレゼンテーションA-最適をカバーします。
Minitabがこのように洗練されていることに驚いています。 彼らの能力についてもっと知りたいと思います。
よろしく、
フィル
Re：DOEの重み係数（Minitab機能）に基づく彼らが彼らのウェブサイトに持っているもの彼らは加重回帰について話している。 [モデルに合わせる]ダイアログボックスで[重み]ロールを使用します。 最も難しい部分は、重みの列を考え出すことです。 行の値が平均測定値に対応する場合、生データの分散の逆数が一般的に重みとして使用されます。
加重回帰は、設計空間全体の均一（応答）分散の仮定の違反を改善するのに役立ちます。 A最適性は、計画行列とパラメーター推定の精度に影響します。 つまり、加重回帰は、Yの分散と、Xの分散のA最適性に関するものです。
Re：DOEの重み係数（Minitab機能）それは理にかなっている、 @DonMcCormack 。
Minitabに設計で因数分解/効果の重み付けを行う機能があるのは奇妙だと思いました。
乾杯、
フィル
