2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法こんにちはJMPの専門家
実験にどの DOE を使用するかを決めるのに苦労しています。 2 つのカテゴリ因子 (それぞれ 3 つのレベル)、1 つの連続因子があり、応答は連続的です (成長率)。 目標は、これらの要因の組み合わせを最適化して、最大の成長を得ることです。
使用するのに最適な DOE は何ですか?
助けていただければ幸いです。
ありがとう！
あ
DOERe: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法7. 実験に関心のあるすべての要素を含めていますか? 一定に保たれるべき要因は何ですか？ いくつかの定数も変更して含める必要があります。 ブレーンストーミングされた最後の要因が影響力のある要因であることが判明した多くの設計を実行しました。
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法「...DOEをよりよく理解するために。」 SAS の「産業問題解決のための統計的思考」オンライン コース全体を修了することをお勧めします。 ランディングページへのリンクはこちらです。 コースはあなたにとって費用がかかりません。 必要なのは Web ブラウザと好奇心だけです。 JMPさえ必要ありません...コースモジュールにいるときは、仮想マシン環境でJMP Proを実行しています（コンピューターにインストールされているJMPのバージョンに関係なく）。
SAS「産業問題解決のための統計的思考」
コース全体を提案する理由は、非 DOE およびモデリング モジュールには多くのコンテンツがあり、DOE メソッドの専門知識が成熟するにつれて必ず役立つようになるからです。
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法こんにちはスタットマン
ご意見ありがとうございます。
私は初心者レベルなので、この機会に DoE について学びます。
はい、ラボ実験を実行できるように「勝者を選ぶ」ことを試みています! DoE をよりよく理解するための推奨事項や指示をいただければ幸いです。
ありがとう。
あ
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法こんにちは、バーテルです。
ご意見ありがとうございます！
実行回数、因子の組み合わせ、またはランダム化に制約はありません。 生成されたデザインを使用して実験を行いたいと考えています。 応答は微生物 2 の増殖率であるため、OD 増殖曲線から計算され、連続係数は懸濁液中の微生物 1 の割合です。 他の 2 つのカテゴリ要因は、各微生物の成長段階 (ラグ、指数、定常期の 3 つのレベル) に基づいています。
ご協力いただきありがとうございます！
あ
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法こんにちはビクター
お返事ありがとうございます！
カスタム計画、I 最適計画を選択し、すべての主効果、交互作用 (3 次)、RSM を中心点の数 2、反復実行数 3 で推定することを選択することで、27 回ではなく 24 回の実行の計画が得られました。
連続係数の最大値は 0.5、最小値は 0.05 です。
このデザインを使用して実験を行う予定です。 何か不足している場合はお知らせください。
私はあなたの助けに感謝します！
ありがとう。
あ
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法まず、フォーラムへようこそ。 ピートのアドバイスと質問の方針は正しいと思います。
クエリを間違って解釈した場合は申し訳ありませんが、因果構造を理解するよりも「勝者を選ぶ」ことを試みているように聞こえます。 最適な組み合わせを選択できるように、考えられるすべての組み合わせを作成する手段として実験計画法を使用したいと思われます。 これは、私が実験計画法を使用する方法ではありません。 設計の選択は、十分な状況診断によって、どのような知識があり、どのような知識を得る必要があるかが示された後に行うのが最適です。 このプロセスは、ほとんど常に反復的です。
このスレッドには、役立つ情報が含まれている可能性があります。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simplifying-steps-in-DoE/mp/479781#M72428
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法より多くの情報がなければ、特定の実験計画を推奨することは問題です. 答えが必要ないくつかの質問:
1. 実行回数に制限はありますか?
2. 要因の組み合わせに関する制約はありますか?
3. 測定システムはどの程度正確で正確ですか?
4. 無作為化に制限はありますか?
5. ブロッキングまたはその他のランダム化制約手法は良いアイデアですか?
6. どのようなモデル構造を推定しようとしていますか?
そして何度も...他の人に会話に追加してもらいます。
Re: 2 つのカテゴリ因子と 1 つの連続因子の実験計画法やあ@科学者NMC11 、
あなたの説明から、あなたはすでに重要な要因を選別しており、対応を最適化したいと考えているようです。
したがって、応答曲面 (ただし、連続因子が 1 つしかないため、ここではあまり適切ではありません) と I-Optimal 計画に興味があるかもしれません。
非常に少数の因子 (および 1 つの連続のみ) と 1 つの応答を最適化するターゲットを使用して、DoE を設計する簡単な方法は、「カスタム設計」を試すことです。 どの効果を見たいかについての柔軟性が得られます: 主効果、交互作用、連続因子の二次効果、...
そうすることで、必要な詳細レベルに応じて最適な数の実験を行うことができます。
たとえば、すべての主効果、交互作用、および連続因子の二次効果を推定する場合、JMP では 27 回の実行 (最小 15 回の実行) を推奨しています。
実験の予算に応じて、(複製を使用するか、中央の実行を追加することによって) 実行を追加するか、実行の数を減らすことができます (2 次効果および/または交互作用効果の推定可能性を「必要」ではなく「可能であれば」に変更することにより)。 . 最適性基準を I-optimal に変更することもできます (Custom Design、Optimality Criterion の横にある赤い三角形)。
最後に、常にいくつかの計画を試して比較し、計画の変更が予測精度/分散、エイリアス、効果の検出力などにどのように影響するかを確認します。
私はそれがあなたを助けることを願っています:)
ビクター
