ブロッキングに対する Do 制約みなさん、こんにちは:)
私は JMP を使用した実験計画にはまったく慣れていないのですが、ブロックに問題があります。
状況 ：
次の内容で DoE を実行したいと考えています。
-> 2レベルの4つのパラメータ
- 1 つのパラメータ。これを「A」と呼び、3 つのレベル (A1、A2、A3) があります。
いくつかの制約があります:
- この実験は「ブロック」ごとに実行されます。つまり、6 回の実験ごとに、反応に影響を与えることがわかっている出発物質を変更します。
- 2 レベルのパラメータの 1 つは私の開始マテリアルにリンクされています。これは、このパラメータが私の開始マテリアルによって固定されることを意味します。
- もう 1 つの制約は、ブロックごとに 2 レベルの「A」しかテストできないことです。
ブロッキングに制約を入れることができなかったので、次のことを試しました:
- 「離散数値」としての A
- 連続した 3 つのパラメータ
- 「非制御」での開始マットにリンクされたパラメータ
- 「カテゴリー」としての私のスタートマット
そして、許可されていない組み合わせを使用して、「カテゴリ」ごとに 1 つの「A」を除外しました。
うまくいくように見えますが、そうすると実験の順序に従わなくなります（ブロック単位で作業するので、JMP には指示されません）。 さらに、出発材料の効果を評価するためにカテゴリカルを使用する必要があるため、これはあまりエレガントではありませんが、実際には必要ありません。
誰か提案がありますか？
読んでいただき誠にありがとうございます、
良い一日をお過ごしください。安全にお過ごしください。
実験計画法Re: ブロッキングの Doe 制約親愛なる国家公務員よ、
お時間を割いてご回答いただきまして誠にありがとうございます。以下に返信させていただきます。
コミュニティへようこそ！
どうもありがとうございます ：）
Mark がすでに提起したものに加えて、あなたの状況に関連する質問やコメントが多数あります。 私の考えの一部を以下に示します。
1. これはスクリーニング計画ですか、それとも知識の連続体のさらに下の方にありますか (これはシリーズの最初の実験ですか、それともすでにいくつかの実験を実行しましたか)。 どのような質問に答えようとしていますか? この実験の潜在的な結果を予測または予期しましたか? この実験で学んだ情報はあなたの知識にどのように追加されますか? 次の仕事は何になりますか？ 状況をよりよく理解していなければ、適切なアドバイスを与えることは非常に困難です。
できる限り最善を尽くしてお答えします。
これまでの知識に基づいた実験セットです。 目的は 3 つの応答を最適化することであり、すべて連続的です。 いいえ、現時点では潜在的な結果は予測できません。 応答に関して一定のしきい値に達したいと考えています。このしきい値に達すると、値が高いほど最高となります。
2. ブロッキングは、設計の精度を向上させるか、少なくとも精度を犠牲にせずに、推論空間を増やす戦略です。 これは、ノイズ (管理したくない要因) とブロック効果を混同することでこれを実現します。 ブロック内のノイズは一定のままです (これにより、影響はなく、ノイズによるブロック内のランダム エラーが減少し、設計の精度が向上し、MSE が低下します)。その後、そのノイズはブロック間で意図的に変更されます (推論空間を増やすため)。 ）。 さらに、ブロックと交絡する因子を割り当てることができれば、ブロックごとの設計因子の交互作用を推定して、ノイズに対する設計因子のロバスト性 (ノイズごとの因子の相互作用が存在しないこと) を判断できる可能性があります。 これはあなたがやろうとしていることですか？
私がよく理解していれば、これは正しいです。 はい、ブロックと交絡した因子を割り当てることができますが、この因子は完全には交絡していないことに注意してください。 この因子は 2 レベルのカテゴリ因子であり、最大 6 つ以上のブロックを持つことができます。
3. 設計要素が 5 つあります (2 レベルで 4 つ、3 レベルで 1 つ)。 設計を分割するか、最適な設計戦略を試みてからブロックを検討しているようです。 これはおそらく不完全ブロック (BIB) です。 代替手段はあります...マークが示唆しているように、ノイズが測定可能であれば、ノイズを共変量として交換できます。
それは正解です。 共変量の使用に慣れていないので、ヒントをありがとうございます。見てみます。
4. A とは何ですか? A はマテリアル内に「ネスト」されていますか (マテリアルに応じて異なるレベルの A が使用されます)?
A は 2 つのレベル (出発物質が処理されているか、未処理であるか) を持つカテゴリカル因子です。
5. なぜ材料の効果を数値化したくないのですか? 」カテゴリカルは出発材料の効果を評価するために使用されるべきですが、実際には必要ありません。」 デザイン要素とマテリアルの潜在的な相互作用について懸念していますか?
はい、それは本当です。私の因子が出発材料と相互作用する可能性があります。 残念ながら、私のさまざまな出発材料は、実際には同じ「出発材料」ですが、バッチが異なります。 このバッチは、現在も、そして今後も互いに大きく異なります。 私の目的は、出発材料の各パラメータの効果を「独立して」評価することです。
私の答えが明確かどうかはわかりません。
6. 応答変数とは何ですか? それらは継続的ですか？ モデル効果の予測順位は何ですか?
3 つの応答、すべて連続。 モデル効果のランク順はわかりません。ランク 1 を目指しますが、実行数に応じて上位を追加する可能性があります。
どうもありがとうございます。
良い１日を、
Re: ブロッキングの Doe 制約親愛なるマークさん、
まず、お時間を割いてご回答いただきまして、誠にありがとうございました。
2 つのレベルの 4 つの因子は連続的ですか、それともカテゴリー的ですか? 因子 A の水準は本当にカテゴリカル (A1、A2、および A3) ですか?
2 レベル因子は、連続とカテゴリの混合です。たとえば、2 つのカテゴリと 2 つの連続です。
いいえ A はカテゴリカルではなく、実際には「継続係数」ですが、「ブロック」ごとに 2 レベルの A しか設定できません (保育器の温度と保育器の数は制限されています)。そのため、「離散数値」を使用することを考えました。 、しかし、私は間違っているかもしれません。
DOE では「ブロック」に特定の意味があることに注意してください。 意味を確認してみましょう。 出発物質は 6 つの実験単位 (サンプル) を提供するために使用されますか? そうであれば、ブロックするのが正しいことになります。
はい、これは正しいです。私の出発材料は 6 つの実験ユニットを提供します。 私の出発材料は 6 つに広げることができ、この 6 つの「サブ出発材料」を使用して、さまざまな 6 つの実験を設定できます。
出発物質に関連する因子のレベルを測定できますか? その場合は、測定値をデータテーブルに記録し、共変量係数として DOE にレベルを入力します。 実験前にレベルを測定できない場合は、因子を「非制御」として入力し、実行中にレベルを測定してデータ テーブルを更新します。
申し訳ありませんが、それについて言及していませんでした。要因は、出発材料が処理されているか未処理であるかというカテゴリーでの出発材料に関連しています。 実験前にそれが処理されているかどうかを知ることができますが、特定の出発物質では、このパラメータは固定されます。 これは、特定のドナーから得られた私の 6 つの実験すべてで、このパラメーターが処理済みまたは未処理に固定されることを意味します。
出発物質を制御することはできず、今後も制御するつもりはないため、出発物質の影響を知りたくありませんが、処理済みと未処理の影響を評価したいと考えています。
改めてご協力をお願いいたします。
良い１日を
Re: ブロッキングの Doe 制約コミュニティへようこそ！ Mark がすでに提起したものに加えて、あなたの状況に関連する質問やコメントが多数あります。 私の考えの一部を以下に示します。
1. これはスクリーニング計画ですか、それとも知識の連続体のさらに下の方にありますか (これはシリーズの最初の実験ですか、それともすでにいくつかの実験を実行しましたか)。 どのような質問に答えようとしていますか? この実験の潜在的な結果を予測または予期しましたか? この実験で学んだ情報はあなたの知識にどのように追加されますか? 次の仕事は何になりますか？ 状況をよりよく理解していなければ、適切なアドバイスを与えることは非常に困難です。
2. ブロッキングは、設計の精度を向上させるか、少なくとも精度を犠牲にせずに、推論空間を増やす戦略です。 これは、ノイズ (管理したくない要因) とブロック効果を混同することでこれを実現します。 ブロック内のノイズは一定のままです (これにより、影響はなく、ノイズによるブロック内のランダム エラーが減少し、設計の精度が向上し、MSE が低下します)。その後、そのノイズはブロック間で意図的に変更されます (推論空間を増やすため)。 ）。 さらに、ブロックと交絡する因子を割り当てることができれば、ブロックごとの設計因子の交互作用を推定して、ノイズに対する設計因子のロバスト性 (ノイズごとの因子の相互作用が存在しないこと) を判断できる可能性があります。 これはあなたがやろうとしていることですか？
3. 設計要素が 5 つあります (2 レベルで 4 つ、3 レベルで 1 つ)。 設計を分割するか、最適な設計戦略を試みてからブロックを検討しているようです。 これはおそらく不完全ブロック (BIB) です。 代替手段はあります...マークが示唆しているように、ノイズが測定可能であれば、ノイズを共変量として交換できます。
4. A とは何ですか? A はマテリアル内に「ネスト」されていますか (マテリアルに応じて異なるレベルの A が使用されます)?
5. なぜ材料の効果を数値化したくないのですか? 」カテゴリカルは出発材料の効果を評価するために使用されるべきですが、実際には必要ありません。」 デザイン要素とマテリアルの潜在的な相互作用について懸念していますか?
6. 応答変数とは何ですか? それらは継続的ですか？ モデル効果の予測順位は何ですか?
Re: ブロッキングの Doe 制約2 つのレベルの 4 つの因子は連続的ですか、それともカテゴリー的ですか? 因子 A の水準は本当にカテゴリカル (A1、A2、および A3) ですか?
DOE では「ブロック」に特定の意味があることに注意してください。 意味を確認してみましょう。 出発物質は 6 つの実験単位 (サンプル) を提供するために使用されますか? そうであれば、ブロックするのが正しいです。
出発物質に関連する因子のレベルを測定できますか? その場合は、測定値をデータテーブルに記録し、共変量係数として DOE にレベルを入力します。 実験前にレベルを測定できない場合は、因子を「非制御」として入力し、実行中にレベルを測定してデータ テーブルを更新します。
