DoE モデルの評価は実験後の最終モデルにどのような影響を与えますか?こんにちは皆さん。
DoE についていくつか質問があるのですが、お答えいただけますか?どうもありがとう。
1) 実験上の制約により、中心点の値を手動で調整できますか? (-1)= 10、(+1)= 12、(0) = 11 などです。ただし、(0) = 11 は適切な中心点ではありません。デザインを10.5に変更すると？この変更は、データ分析と最終モデル、モデル予測にどのような影響を与えるでしょうか?次の実験で (-1)= 10、(+1)= 12 のまま (0)= 11.5 を使用したらどうなるでしょうか?
2) すべての実験データを収集した後、検出力解析、交絡、予測分散などのモデル評価の値は最終モデルにどのような影響を与えますか?ある相互作用の検出力がわずか = 0.2 であるのに対し、別の設計の検出力 = 0.8 であるとします。潜在的な結果はどうなるでしょうか?
改めて、本当にありがとうございました。
実験計画法Re：DoEモデルの評価は、実験後の最終モデルにどのように影響しますか？これがあなたの質問に対する私の見解です：
特定のタイプの設計、完全/部分因子と中心点、？-最適、タグチ（希望しない）、またはその他の設計を明確に表現しなかったため、特定の設計に基づいて回答が少し変わる可能性があります...しかし一般的にここに行きます：
1）「中心点」は好きな場所に置くことができます。 それは私の推測の分析にどのように影響しますか、そしてそれは単なる推測であり、「それほど多くはありません」。 特異性はどうですか？ デザインスペースのバランスが少し失われます...しかし、それは通常、取引を妨げるものではありません。 最終的なモデルは、他の何よりも特定の設計によって決定されます...しかし、一般的に言えば、中心点を置く場所は、最終的なモデルの構造と推定可能な項に大きな影響を与えません。
2）データを収集する前に、パワー、交絡、予測分散が確立されます。 データを収集する、つまり実験を実行するという行為は、力や交絡などに影響を与えません。
Re：DoEモデルの評価は、実験後の最終モデルにどのように影響しますか？あなたの質問に対する私の考えのいくつか：
1.私は少し混乱しています...あなたが10と12を行うことができるなら、なぜ11をしないのですか？ 「勝者を選ぶ」のではなく、DFを作成して、デザインスペース全体の曲率を推定します。 「良い」はそれとは何の関係もありません（そして、11が「良い」ではないことをどうやって知るのですか？）。 より少ない中央揃え中心点が大きいほど、推定にバイアスがかかります（設計の回転が少なくなります）。 もちろん、スペースの任意の部分を調べて、妥協し、結果にバイアスをかける可能性があることに気付くことができます。 分析の解釈に注意してください。 10.5、11.5、12.5をやってみませんか？
2. 2番目の質問もわかりません。また、私のコメントが役に立たない場合があります。 計画段階で実験計画に関する決定を行う必要があります。 例：どの効果が分離されるか、どの効果が交絡または部分的に交絡されるか、実際にかなりの量の変動を作成する必要があるか、現在のプロセス変動とその安定性、ノイズの処理方法（例：測定誤差、原材料の変動、周囲条件など）、そしてもちろんサンプルサイズ（これの基準は他の人に任せます）。 計画段階で答える必要のある質問の多くは現在不明であり、おそらく推定されます。 あなたにできることは、デューデリジェンスだけです。 複数のDOE計画を作成し、それらを比較および対比して、知識獲得の可能性と実行に必要なリソースを評価することを強くお勧めします。 考えられるすべての結果と、それぞれの状況で何をするかを予測します...次に、それを実行し、分析して、結果を予測と比較します。
Re：DoEモデルの評価は、実験後の最終モデルにどのように影響しますか？1.これはカスタムデザインです。 これは継続時間の実験であるため、正確な中心を避けたい理由は、午後8時から午後5時までの作業時間に作業を終了したいからです。 これは非常に複雑な実験であるため、毎日同時に実験を制御することはできません。そのため、作業時間に合わせて中心点を調整できるのではないかと思います。
2.検出力分析、共同設立、予測分散はデータ収集の前であることを私は知っていました。 このデザインが最終モデルにどのように影響するか知りたいです。 ある設計の可変曲率の1つの検出力が0.2で、別の設計の検出力が0.8であるとします。 最終的に、この曲率が重要であることがわかりました。これは、2番目の設計の信頼区間が狭いため、電力= 0.2の信頼区間が非常に広いことを意味しますか？ 設計評価が最終的なデータ分析にどのように影響するか知りたいです。 もちろん、最終的なデータはモデル評価のために何も変更しません。
Re：DoEモデルの評価は、実験後の最終モデルにどのように影響しますか？こんにちは、
「0」レベルの設定をいじる必要がある場合は、OKです。 -1と1の中間が実際にはうまく機能しない場合があります。
中間点の位置を変更すると、設計診断での分散予測が混乱する可能性がありますが、分析はそれほど重要ではありません。
DOE設計テーブルの[モデル]スクリプトをクリックしてモデルを実行する場合は、モデル起動ダイアログの左上の赤い三角形メニューに移動し、[中心多項式]をオフにします。
検出力分析は、ほとんどの人が非常に正確な推定を行うための十分な情報を持っていないという仮定に依存しています。デフォルトの設計を使用している場合、それはかなり良い設計になります。 あなたの力をよりよく理解するために、あなたは難しい思考実験をしなければなりません。 設計評価メニューの下半分には、実験の結果がどうなるかを推測する必要があるセクションがあります。 更新すると、予想される係数とRMSEが推測に基づいて更新されます。 これで、検出力は、そこにある可能性のあるエラーの量と、係数が何であるかに基づいています。
