カスタム DoE スクリーニング設計カスタム DoE スクリーニング設計に関して、非常に基本的な質問が 2 つあります。
1. 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 によって与えられたデフォルトの実行番号を使用してカスタム主効果スクリーニング計画を使用する場合、それが主効果であるか他の交絡二元効果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はありますか？ モデル分析で、因子 A が重要であるが、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計画に続く最適化計画では、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 が有意ではない場合、B と C は欠落します。スクリーニング DoE による主な影響は?
2. モデルにいくつかの制御されていない要素を含めると、JMP は相関関係のカラー マップを表示しなくなります。 制御されていない要素を含む設計を評価するにはどうすればよいですか?
ありがとう
LL
実験計画法Re: カスタム DoE スクリーニング設計たくさんの質問をして申し訳ありませんが、お勧めの本や雑誌論文を教えていただきありがとうございます。Re: カスタム DoE スクリーニング設計正確にはそうではありませんが、これも BIB と RCDB のどちらを行うつもりかによって異なります。
お詫びしなければなりませんが、このコミュニティ チャットで直面している問題に対処する方法を教えるのはあまり効率的ではないと思います。 さまざまな方法論やアプリケーションに触れることができるように、このテーマに関する論文や書籍を読むことをお勧めします。
私が提案する論文をいくつか紹介します。
- サンダース、D. Leitnaker M.、McLean R. (2002) 「産業研究におけるランダム化された完全なブロック設計」品質工学、 Vol. 14、第 1 号
- ボックス、GEP、 スティーブン・ジョーンズ (1992)、「堅牢な製品実験のための分割プロット設計”、応用統計ジャーナル、Vol. 19、No.1
- ジョーンズ、ブラッドリー、クリストファー J. ナハツハイム (2009) 「分割プロット計画: 何を、なぜ、どのように行うか」、品質技術ジャーナル、Vol. 41、No.4、340-361ページ
- ビスゴー、ソーレン、(2000)、「 2 の設計と分析kp ×2 qr分割実験”、品質技術ジャーナル、Vol. 32、第 1 号、1 月
- ビスゴー、ソーレン、ムラット・クラヘイ、(2001)、「堅牢な製品設計: 分割プロット交絡による試験の節約”、品質工学、13(3)、525-530
Re: カスタム DoE スクリーニング設計もう一度考えてみました。「-1」と「1」の値を持つ列を追加して、モデル内のデータ行を手動で 2 つのブロックに分割することを提案していますか? 合計 20 回の実行があるが、1 日に 10 回の実行しか実行できない場合は、ブロック係数「日」としてモデルに列を手動で追加し、最初の 10 回の実行に「-1」を、11 回目の実行に「1」を割り当てる必要があります。 20ラン？ あなたの論点を誤解していたらごめんなさい。Re: カスタム DoE スクリーニング設計申し訳ありません...コメントをフォローすることはできませんが、私が計画したのは、日をブロック係数として使用して、実行の合計数を 2 つのブロックに分けることだけです。 JMP と HTC 要素を使用してそれを行う方法はありますか? ありがとう！
Re: カスタム DoE スクリーニング設計バランスのとれた不完全なブロックまたはランダム化された完全なブロックに興味がありますか? 組み込みの JMP ブロッキングはブロックをランダムな効果として扱うため、私は通常は使用しません。 私は、どのノイズがブロックと混同されているかがわかっている実験を計画し、ブロックおよびブロックごとの交互作用効果をモデルに割り当てることを好みます。 これを行うには、1 つのブロック全体をコピーし、最初のブロックの下の最初の列の最初の開いたセルに貼り付けてから、列を追加してブロックと呼びます (最初のブロック -1、2 番目のブロック 1)。 また、私は通常、わずか 2 つのブロックを使用して実験を設計しています (主に産業実験アプリケーションと農業実験アプリケーション)。 ブロック効果の曲率（非線形）には意味がないので興味がありません。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計このデザインのブロックに関する質問...
すべての実行を完了するには数日かかるため、デザインをブロックしたいと思います。 ただし、デザインに HTC 要素があるため、「グループがサイズのランダムなブロックに遭遇する」というオプションが表示されません。 因子リストにブロック因子を追加できますが、ブロック因子（日）は固定ブロックとして扱われるため、それが正しい方法であるかどうかわかりません。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計いいえ、効果が正規プロット上で有意であるように表示されていても、実質的には有意ではない可能性があります。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計繰り返しますが、データ テーブルがなければ実際には役に立ちません。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計パレート図上の実際に意味のある最小シフトよりも大きい推定効果を持つ要因はすべて重要であり、それらは正規プロットの正規線からも逸脱するはずだと思います。 両方のプロットで同じ結論が得られるでしょうか?
Re: カスタム DoE スクリーニング設計ご提案ありがとうございます！ 標準プロットを取得しようとしましたが、効果スクリーニングの下の 3 つのプロット オプションがすべてグレー表示され、表示できませんでした。
」私がいつも最初に行うのは、実用的な重要性を確認することです。 実用的な価値のバリエーションを作成しましたか? 科学的または工学的価値があると考える応答の変化の最小増分はどれくらいですか? この値を設定した後、パレート図上に線をプロットし、どの要因が実際に重大な影響を及ぼしたかを特定します。 次に、正規プロット (ダニエルズ プロット) でこれらの効果を探します。」
すべての因子の標準偏差を推定することはできますし、実際に意味のある応答の最小シフトはわかりますが、あなたの提案についてはよくわかりません。」この値を設定した後、パレート図上に線をプロットし、どの要因が実際に重大な影響を及ぼしたかを特定します。 次に、正規プロット (ダニエルズ プロット) でこれらの効果を探します。」 その方法とその理由についてもう少し詳しく教えていただけますか。 ありがとう！
Re: カスタム DoE スクリーニング設計@JMP38401遅れて申し訳ありません...共有した出力だけを見て結論を出すのは困難です。 デザインが複製されておらず、モデルが飽和状態になっているようです。 この場合、統計的有意性を得るために正規プロット (場合によっては長さの PSE ラインを無視する必要がある)、実用的な有意性を得るためにパレート プロット、ベイズ哲学に興味がある場合はベイズ プロットを取得してみるとよいでしょう (モデルのフィット > 赤いオプションの三角形) [応答] > [効果スクリーニング] の横にあります)。 私がいつも最初に行うのは、実用的な重要性を確認することです。 実用的な価値のバリエーションを作成しましたか? 科学的または工学的価値があると考える応答の変化の最小増分はどれくらいですか? この値を設定した後、パレート図上に線をプロットし、どの要因が実際に重大な影響を及ぼしたかを特定します。 次に、正規プロット (ダニエルス プロット) でこれらの効果を探します。
最適化に関して言えば、与えられたコンテキストの量に応じてアドバイスを提供することは非常に困難です。 最適化は単なる統計的設計ではないことを理解してください。 科学/工学を理解している人の解釈が必要です。 ただし、いくつかの考えがあります:
1. すべてを記述する信じられないほど複雑な非線形モデルを作成しようとしているわけではありません。 モデルは、予測に役立つ効率的な近似を目的としています。
2. ノイズを完全に理解していない限り、設計要素の最適化を行うべきではありません。
3. RSM とはどういう意味ですか? GEP ボックスは、これが逐次的な実験であることを示唆しています。 それは 1 つの中心的な複合デザインではありません。
4. 多変量についても考える必要があります。 他のものを犠牲にして 1 つの Y を最適化しても何の役にも立ちません。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計主効果をスクリーニングするためにカスタム DoE をフォローアップします。以下はモデルの適合結果です。 t 比が 2 より小さい因子は削除でき、t 比が 2 より大きい因子のみが、次に RSM を使用した最適化設計に使用されると言っても間違いありませんか? 各因子の p 値が利用可能な場合は、p 値が 0.05 より小さい因子を次に RSM 最適化 DoE に含めるべきだと思います。 この思考プロセスに関するご提案をお待ちしております。 ありがとう！
Re: カスタム DoE スクリーニング設計絶対的な答えはありません。 場合によります。 相関関係の影響は分散の膨張であり、これは悪いことです。 完全な相関 (交絡) では分散が無限大に膨張します。 しかし、それ以外の場合は、開始時の差異に依存します。 分散が小さいと大きな相関が許容される可能性がありますが、分散が大きいとインフレはほとんど許容されません。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計間違った数値を指定してしまい申し訳ありませんが、相関値は 0.033 ではなく 0.33 です。 0.33 は大きすぎると思いますが、どのくらい小さいのが十分なのかわかりません。 ありがとう
Re: カスタム DoE スクリーニング設計@スタットマンとても上手に指導してくれています。 「傍観者」からの唯一の追加コメントは、あなたは古い設計手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、手法は改善され続けています。 カスタムデザインは新しい手法です。 わずか 20 年前には不可能だった戦略が可能になります。 しかし、新しい機能を使用するには、新しい方法の原理と方法の両方を学ぶ責任が伴います。
たとえば、有効効果の不確実性は、1 世紀前の統計 DOE の開始時からの問題でした。 スクリーニング実験において経済性を目的として通常の一部実施要因計画が登場した後は、この方法が戦略を決定するようになりました。 その結果、交絡推定値 (完全に相関した推定値) が得られました。
～に細心の注意を払う@スタットマン分散やノイズに関する質問です。 これらは、最小の設計から最も確実に多くの情報を得るために、貪欲な実験者が対処しなければならない重要な質問です。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計それは信号対雑音の問題です。 非常に大きな信号 (ゼロではないパラメーター推定) は、相関がある場合でも適切に推定されます。 相関関係によって推定値やモデルにバイアスがかかることはありません。 推定値の標準誤差が大きくなります。 0.033 は非常に小さいと思います。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計計画評価情報はすべて計画行列の関数ですが、非制御因子の列は空です。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計一つだけ付け加えておきますが、カラーマップにおける X1 (HTC) と X2 (HTC) の相関は 0.033 ですが、これは私には大きすぎるように思えます。 エイリアシングを気にしないための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 スクリーニング設計
上は 10 個の因子 (7 つの連続因子、そのうち 3 つは HTC. 制御不能な要因がさらに 3 つあります。
設計を作成した後、非制御要素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。
設計評価を確認するには、[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、係数を確認してみると、X8、X9、X10が本来の「Uncontrolled」ではなく「Continuous」になってしまいました。 それがなぜ、そしてどのように設計評価に影響を与えるのかはわかりません。 下の最後の図は、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、この計画が、これら 10 個の因子のうちのどの主効果が重要であるかを、それらの因子相互の交絡や他の双方向の相互作用を心配することなく伝えるのに適した計画であるかどうかです。 私の計画は、このスクリーニング DoE からの重要な主効果を、RSM を使用した次の最適化 DoE に使用することです。 どうもありがとうございます！
Re: カスタム DoE スクリーニング設計カスタム設計は非常に柔軟です。 主効果モデルと 2 つの相互作用の別名行列を定義しても、相関関係を取得することは可能です。 たとえば、実行数によっては直交計画を作成できない場合があります。 7 回の実行で 3 つの要素を考えます。
カスタム設計要素 (因子、モデル、別名行列、設計、相関マップ) の写真を投稿していただけますか?
Re: カスタム DoE スクリーニング設計速やかなご返信ありがとうございます！
「2. 相互作用効果 (2 次以上) が疑われる場合は、解像度を IV+ まで上げるとよいでしょう。」
Minitab で設計解像度を見つける方法は知っていますが、JMP Custom Design から設計解像度を判断す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. 2番目の質問は完全に理解できません。 データ テーブルに共変量がある場合は、共変量と設計係数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] では、散布図が提供され、オプション (赤い三角) を選択すると、カラー マップを取得できます。 もちろん、多数ある場合は、パラメータ推定値の出力テーブルを右クリックし、[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] 列で、連続などではなく [制御されていない] と表示されます)、設計評価の下に相関関係のカラー 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、非制御因子を追加すると、設計評価が表示されなくなり、エイリアス マトリックス、相関関係のカラー マップ、電力解析などが表示されなくなります。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計早速のご返信ありがとうございます！
」 「モデル」の下の項リストに主効果を入力します。 すべての双方向インタラクションがエイリアスの用語リストに含まれてい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」 > 「Alias を最適な設計にする」を選択します。
これを試してみましたが、モデルの設計評価の Alias Matrix に変化は見られませんでした。 何か見落としがありましたか? モデルが Alias 用に最適化されていることを確認するにはどうすればよいですか? Alias Matrix または相関のカラー マップで低い相関効果が見られると仮定して、「Make Alias Optimal Design」の動作を誤解していたら申し訳ありません。
"(実際にアクティブな用語の数を推測し、それらの最小値に実行を追加する必要があります。)"
7 つの連続因子があり、そのうち 3 つは HTC です。 また、管理されていない因子が 3 つあり、DoE の実行中にそれらの値を記録するので、合計 10 個の因子になります。 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計画を作成したとき、実行の最小数は 11 (10 因子と切片) で、デフォルトとして 18 の実行がありました。 エイリアス条件には 45 の双方向インタラクションがあります。 これら 45 の双方向交互作用のうち 10 個がアクティブな項である可能性があると思われる場合、あなたの提案は、それらの 10 個の双方向交互作用をモデルに追加し、その推定可能性を「可能な場合」に変更し、実行する最小 11 回の実行に 10 回の実行を追加することです。合計 21 回の実行ですか、それともデフォルトの 18 回の実行に 10 回の実行を追加して合計 28 回の実行ですか? モデルに HTC 因子が含まれているため、最終的なスクリーニング計画は機能しないようです。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計@JMP38401 、私の考えは次のとおりです。
1. 分数階乗とスクリーン設計に関して私たちが依存している 3 つの原則があります。
希少性: 重大な効果は比較的少ない (パレートの法則に類似)
階層：1次＞2次＞3次など
遺伝: 相互作用が重要であるためには、少なくとも一方の親が重要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、順位モデルの効果を (少なくとも 2 次まで) 予測することです。 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と考えられるかについての予測。 すべての 1 次効果が 2 次効果よりも上位にある場合、反復的な調査プロセスを開始するには解像度を低くするのが妥当であると考えられます。 実際、これは階層の原則です。 高次の効果を交絡させることで因子 (1 次効果) の数を拡張します。
2. 交互作用効果 (2 次以上) が疑われる場合は、解像度を IV+ まで上げるとよいでしょう。
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、より効率的な設計を作成するための「部分交絡」の大ファンではありません。データ分析で意味をなさないインスタンスがあると、次の反復が難しい選択になる可能性があるためです（たとえば、折り重ね設計が機能しない） ）。
4. 2 番目の質問は完全に理解できません。 データ テーブルに共変量がある場合は、共変量と設計係数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] では、散布図が提供され、オプション (赤い三角) を選択すると、カラー マップを取得できます。 もちろん、多数ある場合は、パラメータ推定値の出力テーブルを右クリックし、 > [列] > [VIF] を追加することで VIF を取得できます。
Re: カスタム DoE スクリーニング設計」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 によって与えられたデフォルトの実行番号を使用してカスタム主効果スクリーニング計画を使用する場合、それが主効果であるか、他の交絡的な二元交互作用であるかをどのように確認できますか?本当に重要ですか？ 」
「モデル」の下の項リストに主効果を入力します。 すべての双方向インタラクションがエイリアスの用語リストに含まれてい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」>「Alias を最適な設計にする」を選択します。
」モデル分析で、因子 A が重要であるが、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計画に続く最適化計画では、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 が有意ではない場合、B と C は欠落します。スクリーニング DoE による主な影響は? 」
高次項が潜在的にアクティブであると疑われる場合、お勧めする方法が 2 つあります。 まず、考えられるすべての項をモデル リストに追加します。 これらの条件を選択し、「推定可能性」列の「必要」をクリックして、「可能であれば」を選択します。 この変更により 2 つの結果が生じます。 最初の結果は、最小実行数が減少することです。これは、最小実行数は推定する必要があるパラメーターの数によって決まるためです。 (実際にアクティブな用語の数を推測し、それらの最小値に実行を追加する必要があります。) もう 1 つの方法は、Definitive Screening Design のようなスクリーニング設計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。 要素はいくつありますか? アクティブになる可能性があるのは何人ですか?
あなたの 2 番目の質問に対する答えは、私の頭ではわかりません。 おそらく他の誰かがその知識を持っているでしょう。
