材料のバッチ-DoEでそれを処理する方法は？こんにちは、みんな、
これは私の最初の投稿なので、私の質問が他の投稿に見つからないことを願っています。 このような場合は、関連する投稿に私を案内してください:)
「実験計画法-ケーススタディアプローチ」の本で、第4章では、カテゴリ要因である原材料の供給者が、連続的な主要因との相互作用が考慮されたブロッキング要因として扱われていることを確認しました。 私の質問は、なぜ彼らはサプライヤーを、連続因子との相互作用も指定できる通常のカテゴリー因子ではなく、ブロッキング因子として扱ったのかということですが、この場合、変数は実験全体でランダム化されます。 主な違いは何ですか？ 迷惑変数にはブロッキングが使用されており、「できることはブロックし、できないことはランダム化する」必要があることを理解していますが、サプライヤーは本当に迷惑変数ですか？ 原材料のバッチも迷惑変数として扱う必要がありますか？
この質問は、私が作成したいDoEに関連しています。 1日3回、合計21回実行する必要があります。 私の考えは、日ごとの変動の可能性を考慮して、1日のランダムブロックを導入することです。 実験は、原材料の3つのバッチで行う必要があります。 ブロックする場合、I-Optimal Designのバッチごとに7回実行する必要がありますが、この場合、数日でロットを変更します。 そのようなデザインから生じる問題はありますか？
そして、私が持っている別の質問：カスタムデザインから複数のランダムブロックが必要であることをどのように指定できますか？ ランダムブロック指定なしでデザインを作成し、DoEの作成後にランダムブロックに変更する必要がありますか？
うまくいけば、私は自分の問題を明確に述べました:)
DOERe：材料のバッチ-DoEでそれをどのように扱うか？あなたの投稿にコメントすることがたくさんあります。 ここでは最初の段落を扱い、実際の設計構造について他の人にコメントさせます。 私はもうグースとジョーンズのコピーを持っていないので、彼らがサプライヤーをブロッキング変数として扱うことについて彼らの考えについて書いたかどうかはわかりません...しかし、これが私がいつもこのような問題について考えていた方法です。 つまり、システム設計の観点から、ノイズ源をどのように処理するかということです。 この場合、ソースは「サプライヤー」です。 サプライヤがシステム全体の設計に対して意識的な決定を下すシステムの設計に熱心な場合...その場合、サプライヤをカテゴリ要素として扱いたいと思うでしょう。サプライヤーおよびサプライヤーの影響を伴う可能性のある相互作用。 たとえば、システム設計で指定することを検討している複数のサプライヤがあり、最終的にそのシステム設計に1つ以上を選択するとします。 それから、私はサプライヤーをカテゴリー的な要因として扱いたくなります。
一方、...私がサプライヤに対して本当に曖昧であると仮定します...しかし、この実験のために複数のサプライヤの材料を手元に持っていることがあります...しかし、サプライヤの選択はシステム設計の範囲外です。 次に、システムのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるサプライヤの違いに対する保険として...次に、サプライヤをブロッキング要因として扱いたいと思います。
これがお役に立てば幸いです。
Re：材料のバッチ-DoEでそれをどのように扱うか？これが私の考えです：
1.過去の経験または以前のデータ収集から、バッチ間の変動がどの程度あるかについて何か考えがありますか？ 一貫性がありますか？ あなたは将来実験中のほんの数バッチのバッチの変動？
2.バッチごとの変動がある/ある可能性がある理由について、仮説はありますか？ これを勉強することに興味がありますか？
3.ここにあなたの質問に対するいくつかの答えがあります：
ブロッキングは、ノイズを処理するための戦略です。 設計要素をブロックと混同したくない。 戦略は、ブロック内でノイズを「一定」に保ち、それによって精度を高め、次にブロック間でそのノイズを意図的に変化させて推論空間を増やすことです。 ブロックと交絡している要因を割り当てることができる場合（つまり、それらの要因が何であるかを知っている場合）、ブロックを固定効果として扱い、ブロック効果とすべてのブロックごとの効果を推定できるようにするのが合理的と思われます。因子の交互作用。 後者は、堅牢な設計に非常に役立ちます。 ノイズ（この場合はサプライヤの材料バッチ）に対して堅牢にしたい場合は、設計要素がノイズの変化に対して一貫した影響を与えるかどうかを判断することが重要です（これは要素ごとの相互作用によって推定されます）。 ノイズを割り当てることができない場合は、ブロックをランダム効果として扱う可能性が高く、因子ごとの相互作用を推定することはできません。 いつものように、バッチやデイなどの効果について理解すればするほど、選択肢は広がります。
バッチ効果を制御できますか？ 私はそうは思わない。 これは、定義上、ノイズ（管理したくない、または管理できない要因）です。
4.ご覧のとおり、次のオプションがあります。
- サンプリングを使用して、変動のバッチ間コンポーネントを理解します。 これは、実験でこれを処理するための戦略を決定するのに非常に役立ちます。 この戦略を追加して、日の変動も理解します。
- バッチをブロックと混同し、ランダム効果として扱います。 これにより、設計の精度が向上し、推論スペースが増加しますが、バッチ変動に対するプロセスの堅牢性を推定することはできません。 将来のバッチバリエーションの実験では、バッチがどの程度代表的であるかという問題がまだあります（したがって、ランダムにバッチを選択します）
- バッチをブロックと混同し、固定効果として扱います（これは、投稿「ブロックできること...」に含めたBoxの引用であり、実験のために識別および管理できるものを意味します）。 最初の戦略の利点と、堅牢性の見積もりを取得します。産業実験では、非線形（たとえば、2次）ブロック効果（無意味）をモデル化したくないため、2つを超える「誇張された」ブロックを使用することはめったにありません。
- サプライヤーとの良好な関係がある場合は、バッチの作成に関連する要因を実験してから、設計要因で分割プロットを実行することができます（プロット全体でのバッチ実験とサブプロットでの設計要因...非常に効率的かつ効果的）。 最小のリソースのための最大の情報。
Re：材料のバッチ-DoEでそれをどのように扱うか？はい、それは非常に役に立ちました、そしてそれは非常に理にかなっています。 どうもありがとうございました！ 私はこの考え方を覚えています:)
Re：材料のバッチ-DoEでそれをどのように扱うか？いつものように、あなたの答えは非常に有益です。 あなたの質問（私が最初から自分自身に尋ねるべきだった）は的を射たものであり、あなたは私があなたが提示した4つの中のどのオプションを選ぶべきかを私にもっとよく理解させることができました。
徹底した投稿ありがとうございます:)
