DOE - 「リバース」モデル私は「逆」モデルになるはずの DOE 設計の作成を検討しています。入力と出力の説明:
- 実験中に制御できる6つの入力
- 実験中に測定できる 6 つの出力 (直接制御はできない)
しかし、結果として得られるモデルでは、出力を測定することで入力が何であったかを予測できるはずであり、これが「逆」モデルです。
実験を設計する際に考慮する必要があることはありますか、それとも、特定の設計はどちらの方法でも同じように機能しますか?
実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe：DOE-「リバース」モデルやあ@Knekse 、
私は理論的にはあなたの考えを理解しますが、実際には、これを行うのは非常に難しいかもしれません。個性的因子レベルの組み合わせにより、個性的特定の出力（またはあなたがいますか？）。
サンプルデータCoffeeData.jmpの例を示すために、2つの要素（時間と料金）のみを使用して、さまざまな方法で最適なコーヒー強度（ここでは1,30）に到達できます。ミディアムまたはハイ、あなたは最適なコーヒーの強さを得るために時間を調整する必要があります。
したがって、あなたの唯一の情報が出力（ここではコーヒーの強さ）である場合、この特定の値をどのように取得したか（因子レベルのどの組み合わせで）がわからない可能性があります。
また、6つの入力と6つの出力があるため、複雑さが増す可能性があります。
それが私の見解を理解するのに役立つことを願っています、
Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1最適1
Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2最適2
Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3最適3
Re：DOE-「リバース」モデルやあ@Victor_G
入力ありがとうございます。 この例では、2つの入力を1つの出力（時間と電荷から強度）にリンクしています。 私がやろうとしているのは、6つの出力をそれぞれの入力にリンクすることです。 理解するために、6つの出力から個々の入力が何であったかを理解します。 それはあなたが説明しているコーヒーの例とは多少異なる状況でしょうか？
BR Knekse
Re：DOE-「リバース」モデルやあ@Knekse 、
私のポイントは、ファクター1が出力1にリンクされていると思っていても、ファクター2が出力2にリンクされていると思っていても、ファクター間で相互作用があったり、さまざまな応答に寄与するいくつかのファクターがあったりする可能性があることです。いくつかの可能な因子レベルの変化を伴う解）、およびおそらく出力間の相関（したがって、ある出力の変化は別の出力の変化から独立していません）。
あなたのポイントが正確に1つの出力を1つの要因にリンクすることである場合、私は最初にデータを調べるか、DoEを作成して、これらの「独立性」と相互作用の欠如の仮説がデータに基づいて許容可能で合理的に見えるかどうかを確認します。
これがより明確になることを願っています、
Re：DOE-「リバース」モデルやあ@Victor_G
ファクター1が出力1にリンクしているとはまったく逆だと思います。 ファクター1はすべてのアウトプットにリンクしており、他のファクターも同じであると信じる理由があります。
また、要因間の相互作用も期待しているので、それは非常に良い点です。
入力ありがとうございます:)
