応答曲面法（ボックス・ベンケン計画行列）に関する質問おはよう、
私は現在、応答曲面法、具体的には Box-Behnken 設計マトリックスを使用して、いくつかの酵素反応を最適化しようとしています。
プログラムを使用して、独立変数または要因 (pH、温度、酵素負荷など) を選択し、それぞれに「低」値と「高」値を割り当てます。すると、プログラムが自動的に「中間」値を計算します。
最初の質問は、その「中間」値を変更できるかどうかです。酵素負荷の私の最低値は 5 U/mL、最高値は 20 です。したがって、中間点は 12.5 U/mL になるはずです。ただし、私は「中間」反応を 10 U/mL で行いました。プログラムでは、提案された値を簡単に変更できるため、そのようにしました。これに問題はありますか? プログラムでこれらの変更が可能であれば、12.5 ではなく 10 の値を使用したことを考慮して、反応条件が最適化されると思います。
次の質問は、プログラムが提案したものよりも多くの反応（要因の異なる組み合わせ）を追加できるかどうかです。これは、プログラムで実験を設計する前にいくつかの反応を実行し、プログラムが提案したものとは異なる変数の組み合わせで実行された反応の結果（「応答」）があるためです。実験の設計は、プロセスの最適化に必要な反応の数を最小限に抑えることを目的としていることは知っていますが、それらの値は既に持っているので、予測モデルを強化するのに役立つと思います。
どうぞよろしくお願いいたします。
カルロス
実験計画法Re: 応答曲面法に関する質問 (Box-Behnken 計画行列)ピートのアドバイスは正しい。 追加の考えがあります...完全に私の謙虚な意見なので、無視してください.
1. 実験計画は、独立変数と従属変数の間の因果関係を理解するための効果的で、多くの場合効率的な手段を提供することを目的としています。 堅牢なモデルがあると判断したら (ノイズ条件を変更して実験し、結果が一貫していることを意味します)、応答曲面をさらに理解することを選択できます。 これは、設計空間の十分な「充填」を提供する 1 つの設計で行うことも、「追加的」な順次設計 (ボックス アプローチ) で行うこともできます。 ボックス ベンケン計画は、極値で実行できない因子に対して特に有効であるため、極値は計画から除外されます。
2. - と + を 10 の中心点 (5 と 15) から等距離に配置しない理由がわかりませんか? バランスのとれた設計は分析が容易で、おそらく偏りも少ないでしょう。 しかし、あなたにとって最も意味のあることをしてください。
3. ピートの言うとおりです。昨日はうまくいったが、明日はうまくいかない複雑なモデルを開発しても意味がありません。
4.あなたがマッピングしようとしている複雑な表面の観点から考えます。 私もそう分析します。 統計的有意性は既にわかっているので (一次モデルが必要です)、微調整を行います。 複雑さは必ずしも良いことではありませんが、それはクールかもしれません。 モデルは扱いやすくなければなりません。
Re: 応答曲面法に関する質問 (Box-Behnken 計画行列)因子空間の中央ではない場所に「中間」の値を配置しても、DOE 刑務所に入れられることはありません。 これは少し「有害」であり、設計の直交性についてはおそらく使用するには強すぎる言葉です...しかし、それは一般的に致命的な結果ではありません。
設計空間に追加の実行を追加することは、手順の観点から JMP で非常に実行可能です...しかし、それに伴ういくつかの仮定があります...迷惑/ノイズ変数の有無とコア間のそれらの影響のように設計と追加の実行。 これについてあなたの直感は何を教えてくれますか...たとえば、コアデザインでは、あるサプライヤーの材料を使用しているかもしれません...そして、他の実行では、別のサプライヤーを使用しました. サプライヤーの材料の違いによる影響はないと仮定してもよろしいですか?
これらの追加の実行は、コア計画の効果の相関関係にもさらに影響を与え、予想していなかった推定値間の相関関係が生じる可能性があります。 そのため、分析に進む前に、Compare Designs プラットフォームを使用して、これらの実行を追加した場合の効果を評価することをお勧めします...プラスサイズで、他のすべての条件が等しい場合、マージされたデザインのパワーが向上するはずです。
