自己相関を予測する実験を設計します。実験での以前の実行の潜在的な影響を予測して説明する方法はありますか？
2つのユースケース：
- ラボ-サンプルは、実行間で（費用効果的に）完全に洗浄できないミキサーを使用して準備されます。サンプルは後で処理されますが、このプロセスでも、実行のたびに完全にクリーニングすることはできません。
- 連続プロセス-プロセスは実行間でシャットダウンされず、新しい条件が設定され、結果を測定する前にプロセスが安定します。
もちろん、完全にクリーンアップするか、実行の合間に非常に長い時間待機して独立性を確保するのが最善ですが、これは法外な費用がかかるか、実行の合間に待機する時間がわからない場合があります。調査員が実行間に何らかの自己相関が存在する可能性を受け入れたい場合、少なくともこれを測定し、理想的には説明するためにどのような手順を実行できますか？
これまでの私の考え：
- 最終モデルの要素として、多くの場合、要素が前の実行から変更された量として、前の実行条件（次の箇条書きを使用する場合は各ステップ）を含めます。この値が最終モデルで有意である場合、自己相関が結果に影響を与えました。
- 可能な場合は、各ステップで実行順序をランダム化して、自己相関を引き起こしたステップを特定します（連続プロセスには適用されません）。
- いくつかの条件が現在の実行の前に両方向の動きでテストされるとき、そしていくつかの実行が同じ条件で繰り返されることを確認してください。
- プロセスを完全にクリーニングできる場合時折次に、DOEが可能な限り多くの設計スペースをカバーした後に最初の条件が実行されるようにします。基本的に、電力が低い場合でも、それらのポイントのみを使用してDOEを設計します。
これらのアイデアのいずれかを考慮した実験を設計するようにJMPに指示することは可能ですか、それともここで使用する他のトリックですか？
DOERe：自己相関を予測する実験を設計します。これが私の考えです。順不同です。
1.あなたのジレンマを「自己相関」と呼ぶかどうかはわかりません。 治療に影響を与える可能性のある共変量またはノイズがあるように私には思えます。 ラボでミキサーの「状態または清浄度」を測定できますか？ または、連続プロセスの状態を測定できますか？
2.分割プロットの設計を利用して、ランダム化に関するノイズと必要な制限を処理できますか？ ランダム化しても、ノイズによるバリエーションを割り当てることはできません。
3.すべての処理が実際に良い考えになる前に、プロセスまたはミキサーを洗浄するかどうかはわかりません。 デザインスペースは、実際には現実を代表するものではありません（実際には、継続的なプロセスをクリーンアップまたは停止することはめったにないか、まったくないため）。 これは不適切な推論空間であり、異常なノイズや要因効果を引き起こす可能性さえあります。
4.もちろん、レプリケーションは別の良いオプションですが、ブロック内で条件を「一定」に保つのは難しい場合があります。 わざと条件を変えてもらえますか？ その場合、ブロック間の効果を誇張して、ブロック内で条件のランダムな変化を発生させることができる場合があります。
5.ミキサーまたは連続プロセスの一貫性を判断し、場合によっては応答変数の「条件」の大きさを把握するために、サンプリング（変動の成分）の調査を提案することもできます。 これは、実験中に状態を管理する方法を決定するためのいくつかの良い手がかりを与えるでしょう。
Re：自己相関を予測する実験を設計します。＃3-はい。 私はこれをよく味付けされた鋳鉄フライパンの観点から考えてきました。 それを明るい金属にこすり落とすと、多くの善意が使い果たされ、本当に速くなります。 誰もそれを2回以上しません。 （3つのデータポイントに基づく。）
Re：自己相関を予測する実験を設計します。ありがとう@statmanと@Craige_Hales 、いつものように、あなたは私に考えるべきいくつかのことを与えてくれました！あなたのポイントに：
- ミキサーの「清浄度」を表すために、理論的には、ミキサーに残っている材料の量とその材料中の汚染物質の濃度を測定できます。濃縮は簡単ですが（前回の結果です）、この場合、材料の量を定量化することは実用的ではないと思います。
- これが私の質問の核心かもしれません、多分私はできるかもしれませんが、私は方法がわかりません！私が知っている、または見つけることができたすべての設計は、多くの実行が含まれている場合、各実行の前に変更の適切な分散を提供しますが、それは可能な限り少ない実行でこれを行うというプロジェクトの目標を打ち破ります。 各実行の値だけでなく、その実行前の変更も変化する設計を見つけたいと思います。
- ここで良い点があります。将来予想される実行条件と比較して、クリーンすぎるプロセスから開始するプロセスと、ダーティすぎるプロセスから開始することの間にはトレードオフがあると思います。
- はい、この場合、条件を完全に制御できるので、これが良いアプローチであることに同意します。ポイント2と同様に、今日はDOE設計を手動で変更することでこれを行っていますが、それを実行できる設計方法を見つけるとよいでしょう。
- 良いアイデア！複製された実行を使用して測定誤差を定量化することを計画していましたが、実行の1つを使用して測定システム分析を実行できるのに、なぜそのような問題をすべて経験するのでしょうか。
Re：自己相関を予測する実験を設計します。私はに1つの考えを追加します@Craige_Halesと@statmanのコメント...分析側で検討してください。 残差プロット、特に残差と実験の実行順序プロットに懐疑的な目を向けるようにしてください。 私がPeterBartellの「3秒ルール」と呼んでいるものについては、これらのプロットを見てください。 最初の3秒間にパターンが表示された場合は、ある程度の自己相関があります。 3秒以内にパターンが表示されない場合は...見るのをやめてください。 実際に実験を実行するために何をしたとしても、応答の実質的な自己相関は得られませんでした。
