カスタムDoEスクリーニングデザインカスタムDoEスクリーニング計画について2つの非常に基本的な質問があります。
1.応答にとってどの主効果が重要であるかを知りたいだけで、JMPによって指定されたデフォルトの実行番号を使用してカスタムの主効果スクリーニング設計を使用する場合、それが主効果であるか、その他の交絡双方向であるかを確認するにはどうすればよいですか。本当に重要な相互作用？ モデル分析で因子Aが有意であるが、AがB * Cと部分的に相関していることが示された場合、後で最適化設計にどの因子を含める必要がありますか？ 主効果スクリーニング設計に続く最適化設計では、因子Aなどの重要な主効果のみをさらに調査する必要があると思いますが、B * Cが因子Aと部分的に相関しているが、BとCが有意でない場合、BとCは欠落します。スクリーニングDoEからの主な効果？
2.モデルに制御されていない要素を含めると、JMPは相関のカラーマップを表示しなくなります。 制御されていない要素を使用して設計を評価するにはどうすればよいですか？
ありがとう
NS
DOERe：カスタムDoEスクリーニングデザイン「」どの主効果が自分の応答にとって重要であるかを知りたいだけで、JMPによって指定されたデフォルトの実行番号を使用してカスタムの主効果スクリーニング設計を使用する場合、それが主効果であるか、その他の交絡する双方向の交互作用であるかを確認するにはどうすればよいですか？本当に重要ですか？ 「」
モデルの下の用語リストに主な効果を入力します。 すべての双方向の相互作用がエイリアスの下の用語リストにあることを確認してください。 上部の赤い三角形をクリックし、[最適化基準]> [エイリアスを最適な設計にする]を選択します。
「」モデル分析で因子Aが有意であるが、AがB * Cと部分的に相関していることが示された場合、後で最適化設計にどの因子を含める必要がありますか？ 主効果スクリーニング設計に続く最適化設計では、因子Aなどの重要な主効果のみをさらに調査する必要があると思いますが、B * Cが因子Aと部分的に相関しているが、BとCが有意でない場合、BとCは欠落します。スクリーニングDoEからの主な効果？ 「」
高階項が潜在的にアクティブであると思われる場合は、2つの方法をお勧めします。 まず、モデルリストにすべての潜在的な用語を追加します。 これらの用語を選択し、[推定可能性]列で[必要]をクリックしてから、[可能であれば]を選択します。 この変更により、2つの結果が得られます。 最初の結果は、推定する必要のあるパラメーターの数によって決定されるため、実行の最小数が減少することです。 （実際にアクティブな用語の数を推測し、それらの実行を最小限に追加する必要があります。）もう1つの方法は、Definitive ScreeningDesignのようなスクリーニングデザインを使用することです。 この方法は、主要なスクリーニング原則が当てはまる真のスクリーニング状況である限り機能します。 あなたにはいくつの要因がありますか？ 何人がアクティブになる可能性がありますか？
私はあなたの2番目の質問に対する答えを頭から離れて知りません。 おそらく他の誰かがその知識を持っています。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン@ JMP38401 、ここに私の考えがあります：
1.フラクショナルファクターとスクリーンデザインに依存する3つの原則があります。
希少性：重要な影響は比較的少ない（パレートの法則に類似）
階層：1次> 2次>> 3次など。
遺伝：相互作用が有意であるためには、少なくとも1人の親が有意である必要があります
あなたの質問に関して、私のアドバイスは、ランク順モデルの効果を予測することです（少なくとも2次まで）。 どの効果が合理的であり、設計解像度の選択に影響を与える可能性が高いかについての予測。 すべての1次効果が2次効果よりも上位にランク付けされている場合は、解像度を低くして、調査の反復プロセスを開始するのが妥当と思われます。 実際、これは階層の原則です。 高次効果を交絡させることにより、因子（1次効果）の数を増やします。
2.交互作用の影響（2次以上）が疑われる場合は、解像度をIV +に上げることをお勧めします。
3.私は最適な設計に関する考え方の大部分を代表していないことを知っています。 私は、データ分析で意味をなさないインスタンスがあるかのように、より効率的な設計を作成するための「部分的な交絡」の大ファンではありません。次の反復は難しい選択になる可能性があります（たとえば、設計の折り返しが機能しない） ）。
4.2番目の質問を完全には理解していません。 データテーブルに共変量がある場合は、共変量と設計要素の間の相関関係を確実に確認できます。 多変量メソッド>多変量は散布図を提供し、カラーマップを取得できるオプション（赤い三角形）を選択します。 もちろん、多数ある場合は、パラメーター推定出力テーブルを右クリックして、>列> VIFを追加することでVIFを取得できます。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン迅速な返信ありがとうございます！
「」モデルの下の用語リストに主な効果を入力します。 すべての双方向の相互作用がエイリアスの下の用語リストにあることを確認してください。 上部の赤い三角形をクリックして、[Optimality Criterion]> [Make Alias OptimalDesign]を選択します。」
これを試しましたが、モデルの設計評価でAliasMatrixに変更は見られませんでした。 何かを見逃しましたか、またはモデルがAlias用に最適化されていることをどのように知ることができますか？ AliasMatrixまたは相関のカラーマップで相関効果が低くなると想定して「MakeAliasOptimal Design」がどのように機能するかを誤解した場合は、申し訳ありません。
「（実際にアクティブな用語の数を推測し、それらの実行を最小限に追加する必要があります。）」
私には7つの連続因子があり、そのうち3つはHTCです。 また、DoEの実行中にそれらの値を記録する3つの制御されていない要素があるため、合計10の要素があります。 カスタムDoEプラットフォームを使用してスクリーニング設計を作成したとき、11回の最小実行数（10個の因子と切片）があり、デフォルトとして18回の実行があります。 エイリアス規約には45の双方向のやり取りがあります。 45個の双方向交互作用のうち10個がアクティブな用語である可能性があると思われる場合は、それらの10個の双方向交互作用をモデルに追加し、推定可能性を「可能であれば」に変更し、最小11回の実行に10回の実行を追加して作成することをお勧めします。合計21ランですか、それともデフォルトの18ランに10ランを追加して、合計28ランにしますか？ モデルにHTCファクターがあるため、最終的なスクリーニング設計は機能していないようです。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン速やかなご返信ありがとうございます！
「2。 交互作用の影響（2次以上）が疑われる場合は、解像度をIV +に上げることをお勧めします。」
Minitabでデザイン解像度を見つける方法は知っていますが、JMPカスタムデザインからデザイン解像度を知ることができません。 JMPでデザイン解像度情報を取得する方法を教えてください。
「4。 私はあなたの2番目の質問を完全には理解していません。 データテーブルに共変量がある場合は、共変量と設計要素の間の相関関係を確実に確認できます。 多変量メソッド>多変量は散布図を提供し、カラーマップを取得できるオプション（赤い三角形）を選択します。 もちろん、多数ある場合は、パラメータ推定出力テーブルを右クリックして、>列> VIFを追加することでVIFを取得できます。」
混乱させて申し訳ありません。 制御されていない因子がない場合（因子の役割の列の下に、連続ではなく制御されていないなどと表示されます）、設計評価の下に相関のカラーマップとエイリアスマトリックスが表示されます。 ただし、制御されていない要素を追加すると、設計評価がなくなり、エイリアスマトリックス、相関のカラーマップ、検出力分析などが表示されなくなります。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザインカスタムデザインは非常に柔軟です。 主効果モデルと2つの交互作用のエイリアス行列を定義しても、相関関係を取得することができます。 たとえば、実行回数によって直交設計ができない場合があります。 7回の実行で3つの要因を考えてください。
カスタムデザイン要素（ファクター、モデル、エイリアスマトリックス、デザイン、相関マップ）の写真を投稿できますか？
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン
上記は、10個の因子（7個の連続因子と3個のHTC）を使用した設計です。 さらに3つの制御されていない要因。
設計を行った後、制御されていない要因がない場合に通常表示されるような設計評価プラットフォームが表示されません。
設計評価を表示するには、[テーブルの作成]をクリックしてから[DoEダイアログ]をクリックする必要がありました。 しかし、ファクターを確認したところ、X8、X9、X10は元の「制御不能」ではなく「連続」になりました。 それが設計評価に影響を与える理由と方法がわからない。 下の最後の写真は、この方法で得られた相関のカラーマップを示しています。
私の主な質問は、この設計が、これらの10の要因のうち、相互の交絡や他の双方向の交互作用を心配することなく、どの主効果が重要であるかを判断するための優れた設計であるかどうかです。 私の計画は、RSMを使用した次の最適化DoEのために、このスクリーニングDoEからこれらの重要な主効果を使用することです。 どうもありがとうございます！
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン一つだけ付け加えると、カラーマップのX1（HTC）とX2（HTC）の相関は0.033であり、私には大きすぎるように聞こえます。 エイリアシングについて心配しないために、最大相関の推奨値はありますか？ ありがとう！
Re：カスタムDoEスクリーニングデザインすべての設計評価情報は計画行列の関数ですが、制御されていない因子の列は空です。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザインそれは信号対雑音比の問題です。 相関がある場合でも、非常に大きな信号（ゼロ以外のパラメーター推定）は適切に推定されます。 相関関係は、推定またはモデルにバイアスをかけません。 見積もりの標準誤差を膨らませます。 0.033は非常に小さいと思います。
Re：カスタムDoEスクリーニングデザイン@statmanとても上手にあなたを導いてくれます。 「傍観者」からの私の唯一の追加のコメントは、あなたが古い設計方法の観点から考えているということです。 設計原則は決して変わりませんが、方法は改善され続けています。 カスタムデザインは新しい方法です。 それはちょうど20年前には不可能だった戦略を可能にします。 しかし、新しい機能には、新しい方法の原則と方法の両方を学ぶ責任が伴います。
たとえば、アクティブな効果の不確実性は、1世紀前の統計的DOEの開始からの問題です。 スクリーニング実験で経済性のために通常の部分的因子計画が登場した後、方法が戦略を決定しました。 その結果、推定値が混乱しました（完全に相関した推定値）。
に細心の注意を払ってください@statman分散またはノイズに関するの質問。 これらは、貪欲な実験者が最小の設計から最も自信を持って最大の情報を取得するために対処しなければならない重要な質問です。
