どのデザインが最適ですか親愛なるみんな、
抽出の収量を最適化するために DoE を実行したいと考えています。 7 つの連続因子と 1 つの離散因子があります。 私のアイデアは、スクリーニング計画から始めて、最も重要な要素を選択し、次に応答曲面を続けることです。
実験を行う最も適切な方法がわかりません。どのような種類のスクリーニング設計とどのような応答曲面が適しているでしょうか?
アイデアや提案をいただければ幸いです
どうもありがとう
どのデザインが最も適切か
実験計画法Re: どのデザインが最適ですか探し始めるのに適した場所は、オンデマンド ウェビナーの JMP オンライン ライブラリです。 DOE と最適な設計戦略については、多数のウェビナーで説明されています。
Re: どのデザインが最適ですか私の考えの中には、ピートとマークが良い提案をしてくれたものもあります。
ニュアンス要素ではない、 しかしノイズ要因（何らかの理由（コスト、利便性、技術的能力の欠如）により、将来にわたって管理しないと決めた変数）。 ノイズが無いなんてありえない！ 例: 化学薬品のバッチ間の変動、周囲条件、測定誤差、オペレーターの技術など。 ノイズを理解していない場合に最適化設計を実行することは (私は) お勧めしません。 それは推論空間の問題です。 ある条件セット (材料ロットなど) の下で最適化を行った場合、それらの条件が将来変更されると、そのモデルは役に立たなくなります。 常に最適化を行っているのに、なぜそこに到達しないのか疑問に思ったことはありませんか?
「将来の環境条件が十分に同じに近いかどうかを判断できるのは、おそらくはより広範囲の条件をカバーするさらなる実験の助けを借りて、主題についての知識だけであり、間違っているリスクはあるが、決定できる。今日のように、手元にある結果の使用を許可します。」 -- W. エドワーズ・デミング
「ブロックできるものはブロックし、できないものはランダム化する」 GEP 箱
ここでは、DSD や最適化設計を使用することの適切性について議論するつもりはありませんが、反復することになることを認識しておくことをお勧めします。 シンプルかつシーケンシャルを保つ (KISS)。 私のアドバイスは、デザインすることです複数実験では、次のことを考慮してください。何が分離されるのか、何が混乱し、何が制限されるのか。 これを、自分が知っていると思っていることと、効率的に進むためにどのような知識を取得する必要があるか (獲得する知識の可能性と消費されるリソース) を比較してください。 考えられるすべての結果を予測し、知識/リソースの比較に一致するものを選択します。
私は Box の RSM を好みます。これは 1 つの中心的な複合設計を行うのではなく、連続した実験を追加してサーフェスをマップします。
制限を課すつもりなら、あなたは分割区画の世界にいることになります。
適切な実験は誰にもわかりません (「設計する最良の設計は、実行後に設計する設計です」ロス)。 デザインの選択は状況によって異なりますが、正直なところ、アドバイスを与えるのに十分な情報が提供されていません。 また、選択した実験が望む結果をもたらすかどうかに関係なく、何かを学ぶことになることを認識してください (おそらく、死後に、それが何で死んだのかを知ることができます)。
Re: どのデザインが最適ですかD 最適設計について少し読んでおく必要があります。 役に立つリンクはありますか?
Re: どのデザインが最適ですかシステム効果についてのアプリオリな知識がなければ、効果の希薄性が保持されている「確実な」ことは不可能です。 ある程度の確実性を持って「知る」方法を知る唯一の方法は、実験そのものです。 DSD と 2 要素以上の効果がほとんどないシステムでも「大丈夫」かもしれません。 D - 主効果に焦点を当てた最適計画を検討することについての私の質問にまだ答えていません。 主効果のスクリーニングに重点を置いている場合は、DSD よりもはるかに小さな設計で済みます。 その後の実験では、RSM 手法により多くの予算を費やします。 最後の問題は、許可されていない組み合わせです...DSD では、処方された治療の組み合わせをすべて実行することが実際に強制されます。 第一原理に基づいて「機能しない」ことがわかっている危険な組み合わせがある場合、D - 最適設計は、許可されていない組み合わせに対応できます。 考慮すべきことだけ。
Re: どのデザインが最適ですか@P_Bartel効果の希薄性の原理は、応答の変動のほとんどが比較的少数の効果によって説明されると主張します。 これが保持されていることを確認するにはどうすればよいでしょうか?私のシステムでは 3 次の相互作用と一部の双方向相互作用が非アクティブであるとだけ確信しています。
ニュアンス要素はありません
私はあなたの言うことに同意します、」実際、この問題に対処する別の方法は、最初のデザインを実行することだと思います...それが何であれ...」 だからこそ、DSD から始めることについてのあなたの考えを聞きたかったのです。 しかし、温度 (私の要素の 1 つ) を最大値から最小値に変更するのには時間がかかるため、ランダム化には 1 つの制限があります。 DSDではこれにどう対処すればいいのでしょうか？
前もって感謝します
Re: どのデザインが最適ですか最終的なスクリーニング計画は、最良の初期実験として非常に可能性が高いですが、それほど迅速ではありません。 システム内での効果のスパース性の保持に自信がないのが少し心配です。 DSD は、このプロパティが存在することに依存します。 まだ答えていない質問が他にもあります。 たとえば、ブロッキングや分割プロット タイプの設計を適切にする可能性のあるランダム化に関する制限はありますか? 共変量やブロッキングの候補となる迷惑要因はありますか? 最後の質問は、DSD よりもモデル駆動型の D - 最適設計を調査したことがありますか? D - 最適なデザインはスクリーニング目的にも使用できます。 おそらく、アクティブな主効果を識別するための主効果のみのモデル駆動 D - 最適設計も同様に実行できる方法でしょうか? 未回答の質問が多すぎます...そして「スクリーニングと最適化には DSD で十分ですか?」という質問には誰も答えることができません。質問。 実際、この問題に対処する別の方法は、最初の設計を実行することだと思います...それが何であれ...そして、その結果が実際の問題を解決するのに十分である場合...なぜさらに実験を続ける必要があるのでしょうか? 他に対処できる差し迫った問題や課題があるのではないでしょうか?
Re: どのデザインが最適ですかどうもありがとう、 @P_Bartelそして@Mark_Baileyあなたのフィードバックのために
確かに、これが私にとって DoE の初めての経験ですが、JMP プラットフォームで提案されたコースを含め、たくさん読みました。 先ほども言いましたが、私の目的は抽出収量を最適化することであり、 7 つの連続因子と 1 つの離散因子。 機器での体験の実現可能性がさまざまなレベルでテストされ、研究領域が決定されました。
私の短い旅の結論はあなたの言う通りです@Mark_Bailey DSDを使用するには。 DSD は二次効果を決定することもでき、応答曲面プロットを得ることができ、必要なエクスペリエンスは 21 回だけです (JMP が提案する 4 回の実行を含む)。
しかし、DSD について少し迷っています。これは単なるスクリーニング設計であり、後で応答曲面設計を進める必要があるのでしょうか? それとも、スクリーニングと最適化には DSD で十分ですか?
確かに自分の因子の半分以上が不活性であるかどうかはわかりません（これは性分化疾患の条件と同じです）
Re: どのデザインが最適ですか準備ができたら (つまり、背景が快適だと感じたら)、最終的なスクリーニング設計収量を向上させるための最初の実験に最適です。
Re: どのデザインが最適ですかあなたは DOE についての知識がほとんどなく、DOE についての経験がまったくないか、ほとんどないのだと思います。 私の推測が正しければ、私は立ち止まって SAS の「産業問題解決のための統計」に直行し、データ分析と DOE に関連するモジュールをすべて完了することになります (JMP を初めて使用する場合はコース全体も完了します)。 適切な設計と分析の経路を選択する前に対処する必要がある非常に多くの質問があります...IMO ではこのようなフォーラムで答えるには多すぎます。
コースへのリンクは次のとおりです。産業問題解決のための統計
