わかった、それでいらっしゃいませ。
私はフィルケイ、そして私も加わりましたによるハドリーマイヤーズ。
だった行くに話すについて○マーズデザインズ、
これ新しい家族の実験計画法
そしての広告ディーンそれあなたにあげるあるゲートウェイの中へそれ世界。
病気始めるとの導入、
そして私は行くに与えるあなたあるやる気を起こさせる場合勉強。
私は行くに話すについてどうやってこれらのOMARSデザイン
ブリッジされたのギャップ私たちの間の小さい、効率的、
最終的なスクリーニング計画私たちは皆そうだということおなじみと、
そしてのより大きな、高い-動力を与えられた、もっと伝統的r応答性のある表面デザイン
それあなたかもしれない知るの。
それから病気合格以上にハドリー
そして地獄話すについてどうやってあなた、としてあるJMPユーザー、できる作成するそして評価する
違うオマールデザインズとの加えるそれ彼はされた働くの上。
これら○マールデザインズ、
彼らは来るからある紙によるホセヌニェスアレスそしてピーターうーん。
病気ただ見せるあなたそれ簡単に。
彼らは、働いたを通しての列挙の何千もののそのようなデザイン、
そして良い導入あなたこれらは何にデザイン見てのように。
私は得たあるやる気を起こさせる場合勉強に始める。
これはからある出版された場合勉強。
これだった出版されたの中にジャーナルの臨床化学。
そのある応答曲面設計。
そのについて最適化する臨床的化学薬品メソッド、
それでのアッセイ、でこれ場合。
の客観的だったに最適化するのアッセイ方法、
最大化するの応答、
と呼ばれるもの高架血清30度C.
彼らは持っていた六要因、それぞれのどれのだったある量
のある違う試薬、
そして彼らは取ったある伝統的アプローチ。
これだった終わりとてもいくつかの時間前。
彼らは生成されたある中央複合設計、
どれのはあるとても伝統的応答曲面設計のために最適化
と48ラン、どれの含まれています四中心ポイント。
私は使用済みこれに動機付けるの使用の○マーズデザインズ。
としての代替にこれ48-走るデザイン、
私生成されたある17-走る決定的ふるい分けデザインのためにそれらの六要因。
私また生成されたの代替31-走る○マーズデザイン。
私取ったのモデルからオリジナル48ラン実験。
それで使用それデータ、フィットあるモデル、そして使用それにシミュレートするの反応
それ私たちはかもしれない期待するのためにの最終的なスクリーニング設計そして完全にオマールデザイン。
私たちは追加したの適切な額のノイズ
にそれに与える私たちある現実的な応答シミュレーション。
何あなたは行くに見るを通してこれ例
はそれの決定的ふるい分けデザインは効果的で何それすべきする、
どれのは見つける最も重要な要因。
の○マーズデザイン可能にする私たちに最適化するのプロセスによる特定するそして見積もる
全てのの重要効果からの応答表面モデル。
でこれ方法、私たちはは言ってるそれこれら○マーズデザインズ、
あなたできる考えるの彼らとして橋渡しのギャップ間決定的ふるい分けデザイン
そしての伝統的応答表面方法デザイン、
のようにの中央複合設計。
ここはそれ中央複合設計。
ここは私たちの六要因、そしてこれは私たちの応答の興味。
これらはいくつかのののモデルそれ私たちはフィット、そしてだった比較すること。
そのある伝統的顔-中心にある、中央複合設計。
これはただ三つのの要因視覚化された。
あなたできる見る私たちは持っています得た私たちの軸方向のここのポイント
の上の顔のの立方体それは説明されていますによるの要素範囲。
それらの親切のデザインはとても良い。
彼らは、得たたくさんのニースプロパティ
で条項のの相関関係間効果。
あなたできる見るたくさんの白空間ここ、どれの手段ゼロ相関関係、
直交効果。
彼らはないそれで素晴らしいとの二次関数効果。
あるよかなり強い相関関係すべての二次効果の間
の上1つ別の、どれのする減らすの力の私たちの能力に見積もり
これら二次関数効果。
それにもかかわらず、私たちはできるフィットある良いモデルにそれ。
これはのモデルフィットにそれオリジナルデータ。
私たちは特定されたそれそこには本当には四致命的要因外のの六
そしてそこにはは様々なより高い注文条項として良いそれは重要。
本当にのpH、これP 5P OG、そしてMDHはとても重要。
のラスパルティックな酸そしてこれトリスバッファは多くの少ない重要。
私たちはできる建てるある良いモデルを使用してそれデザイン。
そのとてもある大きい高いデザイン、けれど、 48ラン。
何するだろう私たちの代替案なれ？
良い、決定的画面デザイン明らかにとても良い
のためにふるい分けこれら親切の状況、スクリーニングの重要要因。
私は生成されたを使用しての同じ要因、同じ要素範囲、
ある17ラン決定的ふるい分けデザインのためにそれらの六要因。
あ得、私はシミュレートされたの応答データそこにはベースのの上のモデル
からの出版されたデータからの大きい実験そこには。
の決定的画面デザインする何その想定にする。
それ見つけますそれ私たちは持っています得たこれら四重要要因、
のpH、 P5 P、 OG、MDH。
その特定されたそれらのそしてそのされたできる
に識別するいくつかのののより高い注文効果それは重要。
今でこれステージ、何あなたできたするは増強。
ふるい分けデザインは全てについて重要な要素のスクリーニング
そしてそれからでの次ステップののシーケンス、実験シーケンス、
私たちはできる増強に学ぶもっとについての高次の効果、
のより高い注文条項のためにの応答表面モデル。
何私は行くに見せるあなたここ、けれど、です代替アプローチ
私たちはできた持っている取られた。
ここはの実験的なデザインと31走る。
また、同じ六要因、の同じ要素範囲。
あなたはそうするだろう知らせそれそれはある三つ-レベルデザイン。
のためにそれぞれ要素、私たちは持っています設定を取得しましたで三つレベル。
そのある応答曲面設計。
もし私たちは比較するそれを使用しての比較するデザインプラットホーム、
それから私たちはできる比較するそれらの二デザイン。
の最終的なスクリーニング設計ここで青、
だった探しているでの権力対の31走るオマールデザイン。
良い、そのないある驚き31ランデザインもっているより高い力。
一般的に、私たちは持っています得たもっと走る、それで私たちはするだろう期待するそれ。
私たちはできる見る大幅より高い力のためにこれら二次関数効果、けれど。
別のものに見てでそれは興味深いかもしれない
はの色地図の上相関関係。
こちらです私たちの17ラン決定的スクリーニングデザイン、
そしてあなたかもしれない認識するそれ色地図、
もしあなた知る何でもについてそれでは、最終的なスクリーニング計画。
これ色地図は本当に鍵です。
それは実証しますある鍵財産の最終的なスクリーニングデザイン、
どれのはそれ全ての私たちの主要効果直交しているに1つ別の、
そしての主要効果はまた直交にの2番注文効果、
の二次関数そして二要素相互作用。
それは何全てそれ白空間そこには手段。
それから内でのより高い注文条項、
そこにははいくつかの程度の相関、しかしいいえ完了相関、いいえエイリアシング。
私たちははいつもできるに見積もりいくつかののこれらより高い注文条項、
そしてそれらのより高い注文条項いる、で少なくとも、直交、
完全に別途見積からの主要効果要因、
の事実か主要効果それよりも。
今なら私たちは見てでこれ31ラン○マーズデザイン、
あなたできる見るその得た似ているプロパティ。
また、私たちは持っています得た直交主要効果、
そしてそれらの主要効果は直交にの2番注文効果。
あなたできる見る私たちは持っています得たより低い相関間の二次関数効果、
のために例。
全体との二-要素相互作用として良い、
そこにははより低い相関関係。
なぜはこれらもの呼ばれたオマル？
良い、オマールスタンドのために直交最小限にエイリアス付きR応答性表面
デザイン。
また、私たちは持っています得た直交主要効果、
そして私たちは持っています得た最小限のエイリアシング間私たちの2番注文効果として良い、
そしてそれはある応答曲面設計。
で事実、両方のこれら、
両方の決定的ふるい分けデザインそしての31-走るデザインはオマール。
彼らはは両方直交最小限にエイリアス付き応答曲面デザイン、
それでDSDはあるサブセットのオマール。
どうやって良いするこれ実行する？
何私は終わりは私モデルを当てはめたにそれシミュレートされたデータ。
また、私シミュレートされたの応答データのために私たちの31-走る○マーズデザイン、
そして私は比較したそれモデルに対しての17ラン決定的なスクリーニングデザイン。
17ラン最終的なスクリーニング設計やってるある合理的仕事
の予測するの実際のデータ。
ここ、だった比較するどうやって良い私たちの二モデル
からの決定的スクリーニングデザインそしてのオマースデザイン、
どうやって良い彼らはフィットに対しての実際のデータからの48ラン出版された例。
あなたできる見るある多くの改善されたモデル
との31-走る○マーズデザイン、として私たちはかもしれない期待する。
で事実、の31-走る○マーズデザイン
正しく識別されましたのより高い注文条項それは重要、
として良いとして特定するの重要要素効果、
どれのだったかわいい多くの
全ての最終的なスクリーニング設計だったできるにする。
また、ただに繰り返す、何だった見せているここ
はそれこれらのOMARSデザイン
は本当にの拡大の決定的ふるい分けデザイン、
そして彼らははある橋間それ小さい、効率的最終的なスクリーニング設計
そしてのより大きな伝統的応答曲面設計。
でこれポイント、病気手あなた以上にハドリー
だれの行くに見せるあなたもっとについてアドインそれ彼は作成した
それ意思有効にするあなたに実は探検するこの新しいクラスのデザインのためにあなた自身。
全て右。 感謝あなたとても多くの、フィル。
こんにちはにみんな見てるこれオンライン、どこでもあなたは。
感謝あなたとても多くののためにクリックするの上これ話す。
前に私取るあなたを通しての加えるに見せるあなたどうやってあなたできる使用それ
に生成するこれらデザインそして選択するの最高1つのためにあなた、
私はそうするだろうのようにに言うそれの加えるそれ自体には 7,886 個のファイルが含まれており、
それぞれ1つ含むあるデザイン、
どこの主要効果は直交それぞれに他のの中へのより高い注文条項。
の加えるないのみ与えるあなたアクセスにこれら7,886新しいデザイン、
しかしそれまた与えるあなたアクセスこれらすべてにデザイン
との追加した中心点。
どうやってできる私たちは選択するからの間でこれら
ほとんど16,000デザインの最高1つのために私たちで私たちの状況、
その間の加える提供します私たちのインターフェースに許可する私たちにするそれ？
病気見せるあなたどうやってそれ動作します。
右今、の加えると呼ばれますオマール冒険者。
何それ意思許可する私たちにする
最初に示すの番号の要因それ私たちは持っている、
そしての加えるでこれ一瞬デザインを生成する能力がある
のために五、六、またはセブン継続的な要因。
私たちはできる書くの最大番号の走るそれ私たちはできる余裕ある、
またはそれ結婚したのようににする、
として良いとしてかどうか結婚したのようにあるデザインのためにどれの私たちは推定できる
全て主要効果または全ての主要効果、
として良いとして全ての二要素相互作用またはの満杯応答表面モデル。
私たちは持っているのオプションの平行プロットの生成、
何か私たちはできる使用にヘルプ私たち選択するの右デザイン。
病気見せるあなたどうやってそれ動作します。 それで病気プレスわかった、
私できる置くでの名前の私の要因同じようにとしての高いそして低い設定、
しかし私はただ行くに放っておいてくださいの方法それはのために今。
私はされた与えられたこれテーブルと2,027デザインそれ満足する私たちの要件。
それぞれ1つもっている五要因少ないよりもまたは等しいに35走る、
そして私たちはできるフィットある満杯応答表面モデル。
それでどうやってできる私たちは今選択するの最高1つ？
良い、 1つもの私たちはできた使用はの地元データフィルター、
どこ私たちはできる選択する走るのあるあるデザインのあるある走る長さ
有無中心点、として良いとして私たちの効率性。
の平均または最大分散の予測そしての権力のためにのインターセプト、
の主要効果、そしてそれからの最小そして平均権力
のためにの二要素相互作用での四角条項。
もし私たちは持っているある満杯応答表面モデル。
なぜなら私たちは生成されたの平行プロット、
私たちはまた持っているの平行プロットここ。
私たちはできる使用全てのこれにそれからゼロで
の上デザインそれはの最高とりわけのものそれ私たちは持っています選ばれた。
もしの最小力のの四角条項
だった何かそれだった重要に私たち、そして私できる狭い私の検索に10デザイン
それよりもよりもからの間での2,000 のデザインそれだった可能、
一度私は終わりそれ、私できるプレスこれ、
得るまとめ結果脚本の上のテーブル、そしてそれから生成するこれテーブルここ
との名前ののデザイン、かどうかのデザイン含まれています
ある中心ポイントまたはない、の番号の走る、として良いとして全てののメトリクス。
しましょう見る、私考える病気行く先にそしてただ選ぶこれ1つここ。
私できるプレス作るデザイン、そして今私はされた与えられたこれデザインJMP。
1つもの病気追加はそれもしあなた選ぶあるデザインとの中心点、
それ追加しますある-0での終わりに示す
それの中心点もっているされた追加したにそれデザイン。
私できる今行く先にそして追加私の応答カラム、
保存のテーブル、そして私は準備ができてに始める指揮する私の実験。
としてフィル言及された前に、
最終的なスクリーニング計画はあるサブセットのオマールデザインズ。
のコース、そこにはは多くの他の
直交最小限にエイリアス付きデザインそれはない最終的なスクリーニングデザイン。
病気見せるあなたの例ここそれ用途六要因そしてある最大の20走る。
でこれ場合、私たちはのみ持っている8つのデザインそれ会うこれ基準。
私はただ行くに行く先にそして選択する全ての彼らそしてプレス得るまとめ結果。
今、これ13-走るデザインこことの中心点
実はの決定的ふるい分けデザインのために六要因。
あなたできる見るそれこれデザインあらゆる面で
を除外するのためにのインターセプトのためのパワー、より良いよりもこれ15-走る○マーズデザイン、
どれのはないある決定的ふるい分けデザイン。
しかし私は行くに行く先にそして選択する両方のこれら
それでそれ私できる比較するのデザイン。
いつ私するそれ、それは開ける両方テーブルとして良いとしてこれ比較するデザインプラットホーム。
スクロール下にの色相関関係のマップ、
私できる見るそれの最終的なスクリーニングデザイン、
どれのはこれ1つここ、見た目として私するだろう期待するそれに。
のコース、の○マーズデザインも直交していますのためにの主要効果。
それは何定義するそれとしての○ MARデザイン。
しかしあなたはそうしますまた知らせそれ
これ1つ起こるになれ直交
多くの人にとってのより高い注文効果として良い。
もし私だったに試すにフィットの満杯応答表面モデル
に追加それらの条項にこれモデル、
のコース、私しませんなれできるに追加全ての彼ら、
しかし私はできるに追加1つ追加学期またはどちらかに合わせる追加学期。
使用する私の○マーズデザイン、
それから私するだろうなれを使用しての13-走る決定的なスクリーニングデザイン。
もし私試してみたにするそれ、
だから今、あなたはそうします知らせそれの権力のためにのインターセプト、の主要効果、
そしての二次関数はすべて高いのためにの○マーズデザイン。
彼らははより低いよりもの決定的ふるい分けデザイン
のためにの交流条項。
探していますでの分数ののデザイン空間プロット、
あなたはそうします見るそれのオマールデザインもっているあるより高い最大予測分散、
しかしはより低いよりもの最終的なスクリーニングデザインの終了
もっとよりも80パーセントののデザイン空間。
興味深いことに、の最終的なスクリーニング設計プラットホーム
しません持っているの能力に生成する15-走る六要素デザイン。
私たちはできる生成する13または17ラン。
もし私たちはできない余裕ある17ランだが15ランは余裕、
これ提供します私たち多分の私たちに適しているかもしれないオプション
それ結婚したのようにに考慮するまたは探検するさらに遠く。
一度また、感謝あなたたちのためにあなたの注意。
でこれポイント、私はそうするだろうのようにに振り向くもの戻る以上フィルに。
ありがとう、ハドリー。
ただに要約する何あなたはそこで見られた、何私たちは持っています示されているあなた、
うまくいけば、あなたは見たどうやってこれら直交最小限にエイリアス付き
応答曲面設計
できる橋それギャップ間の小さい、効率的最終的なスクリーニング計画
そして大きい高い-動力を与えられた伝統的応答表面方法デザイン。
あなたは見たどうやってあるよもっと柔軟性。
そこにはは直交最小限にエイリアス付きデザインと三つレベル
のために違う数字の走る今。
もしある決定的画面デザインしません会うあなたのニーズ
またはある伝統的応答表面方法デザインしません会うあなたのニーズ、
あなたすべき今なれできるに探検するこれらのOMARSデザイン。
探検するそれらのデザインは今作ったより簡単にに使用としてあるJMPユーザー
との加えるそれハドリーもっている作成したのためにあなた。
良い明らかに役職リンクに全てのこれらものでの記事
でのコミュニティ、
そしてそれはある素晴らしい場所にさせて私たち知る持っているならどれでも質問として良い。
ありがとうとても多くののためにあなたの注意。
