こんにちは、ライアンさん
私の上記の返信に返信する必要はありません。
私は顧客とさらにいくつかのことを試し、効果 S*OS、X*OX、OS*OX を削除するだけで非スプロット デザインを思いつきました。
エネルギー省(
カスタムデザイン、
{応答を追加(最大化, 「よ」 、 。 、 。 、 。 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1 、 2 、 3 、 4 }、 「す」 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 0.15 、 0.3 、 0.45 、 0.6 }、 "バツ" 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1.75 、 3.5 、 5.25 、 7 }、 「ま」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 「OS」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 "牛" 、 0 )、
ランダムシードを設定( 695079790 )、開始数( 1000 )、用語を追加( { 1 、 0 } )、
用語を追加( { 1 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 } )、用語を追加( { 4 、 1 } )、
用語を追加( { 5 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 2 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 5 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 }、{ 4 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
用語を追加( { 3 、 1 }、{ 5 、 1 } )、サンプルサイズを設定( 36 )、
許可されていない組み合わせ(
s == 0 &X == 0 | 0 < S <= 0.5 |さ > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS
== 2 ) | × > 0 &OX == 3 | X == 0 & (OX == 1 | OX == 2 )
)}
);
これはかなり良好な予測分散であるようで、FDS プロットも問題ないようです。パワーはほとんどのエフェクトに対して非常に優れており、相関性も良好です。 もちろん、Alias 効果は S*OS と X*OX の方が大きくなります。
あなたはそのデザインで行きますか、それとも緊張するようなことはありますか?
そして最後の質問: 設計に S と X の内部レベルを強制的に含める方法はありますか?場合によっては、濃度の下半分が上半分とは異なるパターンをたどることがあります。
ありがとう、
マーティン
こんにちは、ライアンさん
おそらくこの返信が時代遅れになる可能性があるため、最初に 2 番目の返信を読んでください。
それで、これが私の最終的なスクリプトです。これは、さらに実行を追加した場合(例:36)、適切な検出力と予測分散を持ちます。
// 24 回の実行
DOE(
カスタムデザイン、
{応答の追加(最大化, "Y", ., ., . ),
因子の追加(離散数値, {0, 1, 2, 3, 4}, "S", 0 ),
係数の追加(離散数値, {0, 0.15, 0.3, 0.45, 0.6}, "X", 0 ),
係数の追加(離散数値, {0, 1.75, 3.5, 5.25, 7}, "M", 0 ),
因子の追加(カテゴリカル, {"L1", "L2", "なし"}, "OS", 0 ),
因子の追加( Categorical, {"L1", "L2"}, "OX", 1 )、ランダム シードの設定( 984492505 )、
開始数( 1000 )、用語の追加( {1, 0} )、用語の追加( {1, 1} )、
用語の追加( {2, 1} )、用語の追加( {3, 1} )、用語の追加( {4, 1} )、用語の追加( {5, 1} )、
用語の追加( {1, 1}, {2, 1} )、用語の追加( {1, 1}, {3, 1} )、
用語の追加( {1, 1}, {5, 1} )、用語の追加( {2, 1}, {3, 1} )、
用語の追加( {2, 1}, {4, 1} )、用語の追加( {2, 1}, {5, 1} )、
用語の追加( {3, 1}, {4, 1} )、用語の追加( {3, 1}, {5, 1} )、
項を追加( {4, 1}, {5, 1} )、プロット全体の数を最適化、
サンプルサイズを設定( 24 )、許可されない組み合わせ(
0 < S <= 0.5 | S > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS == 2) | X < 0.05
)}
);
// 36 回の実行で、検出力が大幅に向上し、予測のばらつきが少なくなります。
DOE(
カスタムデザイン、
{応答の追加(最大化, "Y", ., ., . ),
因子の追加(離散数値, {0, 1, 2, 3, 4}, "S", 0 ),
係数の追加(離散数値, {0, 0.15, 0.3, 0.45, 0.6}, "X", 0 ),
係数の追加(離散数値, {0, 1.75, 3.5, 5.25, 7}, "M", 0 ),
因子の追加(カテゴリカル, {"L1", "L2", "なし"}, "OS", 0 ),
因子の追加(Categorical, {"L1", "L2"}, "OX", 1 )、ランダムシードの設定( 1173606031 )、
開始数( 1000 )、用語の追加( {1, 0} )、用語の追加( {1, 1} )、
用語の追加( {2, 1} )、用語の追加( {3, 1} )、用語の追加( {4, 1} )、用語の追加( {5, 1} )、
用語の追加( {1, 1}, {2, 1} )、用語の追加( {1, 1}, {3, 1} )、
用語の追加( {1, 1}, {5, 1} )、用語の追加( {2, 1}, {3, 1} )、
用語の追加( {2, 1}, {4, 1} )、用語の追加( {2, 1}, {5, 1} )、
用語の追加( {3, 1}, {4, 1} )、用語の追加( {3, 1}, {5, 1} )、
用語の追加( {4, 1}, {5, 1} )、エイリアス用語の追加( {1, 1}, {4, 1} )、
N 全体のプロットを設定 ( 4 )、サンプル サイズを設定 ( 36 )、
許可されていない組み合わせ(
0 < S <= 0.5 | S > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS == 2) | X < 0.05
)}
);
あなたが提案したように、高次項とS * OS相互作用を手動で削除しました。 ありがとうございます。
追加の質問が 2 つあります。
- 1)たった今返事が来ました。 Split Plot をそのまま設定すると、X が常に入るように制約されます。 しかし、彼らは X == 0 であるが S >0.5 である場合の推定値も知りたいと考えています。 OXを3段にして新しいデザインを立ててみました。 X == 0 の場合に OX "None" を強制するのと、X > 0 の場合に OX != "None" (3) を強制しても電力計算が得られないという問題があるため、交互作用効果 X*OX と OS を削除しました。 *牛。 最終的に思いついた私のデザインは次のとおりです。
エネルギー省(
カスタムデザイン、
{応答を追加(最大化, 「よ」 、 。 、 。 、 。 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1 、 2 、 3 、 4 }、 「す」 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 0.15 、 0.3 、 0.45 、 0.6 }、 "バツ" 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1.75 、 3.5 、 5.25 、 7 }、 「ま」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 「OS」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 "牛" 、 1 )、
ランダムシードを設定( 1317349002 )、開始数( 1000 )、用語を追加( { 1 、 0 } )、
用語を追加( { 1 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 } )、用語を追加( { 4 、 1 } )、
用語を追加( { 5 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 2 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 5 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 }、{ 4 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
用語を追加( { 3 、 1 }、{ 5 、 1 } )、エイリアス用語を追加( { 1 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
N 個のプロット全体を設定( 6 )、サンプルサイズを設定( 36 )、
許可されていない組み合わせ(
0 < S <= 0.5 |さ > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS == 2 ) | × > 0 & 牛
== 3 | X == 0 & (OX == 1 | OX == 2 )
)}
);
このデザインの使用を避けるべきことはありますか? 設計空間プロットの一部を除いて、すべて問題ないようです。 そして、FDS のプロットもそれほど悪くないと思います。 何か変えてみませんか。
2) 最初の分割プロット設計を維持し、X/OX ではなく S/OS に対して別の設計を実行して、X==0 オプションの推定値も取得するのは理にかなっていますか? 全体として、異なる組み合わせに対してサプライヤーに大きな違いがある場合、両方の結果を組み合わせて質問に答えるのは得策ではないと思いますが、同意しますか?
おっと、今までよく見ていなかったので… ここではいくつかのことが起こっていると思います。まず、高次の離散数値項が「可能であれば」として追加されています (これらは手動で削除する必要があります)。 より大きな問題は、許可されていない組み合わせでは推定できないため、S*OS 相互作用項です。 設計者はこれを認識する必要がありましたが、認識できませんでした。さらに調査する必要があります。 以下を実行し、可能であればそれらの用語を削除すると、状況は改善されるはずです。 将来のリリースでこれらの問題を修正できるかどうかを確認します。
そのインタラクションを削除して連続ルートに戻ることもできますが、S==0 を使用する代わりに、S < 0.01 のような値が必要になる場合があります。 (注:これは、double の格納が原因で、離散数値でも問題になる可能性があるため、その場合でも、S==0 の代わりに abs(S)<.0001 を使用する必要がありました。)
乾杯、
ライアン
エネルギー省(カスタムデザイン、
{応答を追加(最大化, 「よ」 、 。 、 。 、 。 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1 、 2 、 3 、 4 }、 「す」 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 0.15 、 0.3 、 0.45 、 0.6 }、 "バツ" 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1.75 、 3.5 、 5.25 、 7 }、 「ま」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 「OS」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 }、 "牛" 、 1 )、ランダムシードを設定( 891554152 )、
始動数( 1000 )、用語を追加( { 1 、 0 } )、用語を追加( { 1 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 } )、用語を追加( { 4 、 1 } )、用語を追加( { 5 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 2 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 5 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 }、{ 4 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 }、{ 5 、 1 } )、
用語を追加( { 3 、 1 }、{ 4 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 }、{ 5 、 1 } )、
用語を追加( { 4 、 1 }、{ 5 、 1 } )、エイリアス用語を追加( { 1 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
N 個のプロット全体を設定( 4 )、サンプルサイズを設定( 28 )、
0 < S <= 0.5 |さ > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS == 2 ))});
連続因数の等式との禁止された組み合わせを使用すると問題が発生すると思います。 特に、X==0 または S==0 を使用する場合、非常に 0 に近いもの (0 として表示される場合も) が使用される可能性があります。 連続の離散数値を試してみましたか? 最後に作成したスクリプトの 1 つを使用すると、次のようになります。
エネルギー省(
{応答を追加(最大化, 「よ」 、 。 、 。 、 。 )、
//因子を追加(連続, 0, 4, "S", 0 ),
//因子の追加(連続, 0, 0.6, "X", 0 ), 因子の追加(連続, 0, 7, "M", 0 ),
要素の追加(離散数値, { 0 、 1 、 2 、 3 、 4 }、 「す」 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 .15 、 .3 、 .45 、 .6 }、 "バツ" 、 0 )、
要素の追加(離散数値, { 0 、 1.75 、 3.5 、 5.25 、 7 }、 「ま」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 、 "なし" }、 「OS」 、 0 )、
因子の追加( カテゴリカル, { 「L1」 、 「L2」 }、 "牛" 、 1 )、ランダムシードを設定( 513965188 )、
始動数( 1000 )、用語を追加( { 1 、 0 } )、用語を追加( { 1 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 } )、用語を追加( { 4 、 1 } )、用語を追加( { 5 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 2 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 3 、 1 } )、
用語を追加( { 1 、 1 }、{ 4 、 1 } )、用語を追加( { 1 、 1 }、{ 5 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 }、{ 3 、 1 } )、用語を追加( { 2 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
用語を追加( { 2 、 1 }、{ 5 、 1 } )、用語を追加( { 3 、 1 }、{ 4 、 1 } )、
用語を追加( { 3 、 1 }、{ 5 、 1 } )、用語を追加( { 4 、 1 }、{ 5 、 1 } )、N 個のプロット全体を設定( 4 )、
サンプルサイズの設定( 28 )、許可されていない組み合わせ(
× < 0.05 | 0 < S <= 0.5 |さ > 0 & OS == 3 | S == 0 & (OS == 1 | OS == 2 )