適切なカスタムデザインの選択親愛なるコミュニティへ
カスタム計画において、重要な工程パラメーターの選択と、2 つの水準を持つ 7 つの連続因子と中心点を持つ各因子の研究のための計画空間を定義するのに適切な最適計画はどれですか? 一度に10回の治療の制限があります。
DOERe: 適切なカスタムデザインの選択@マニスタット
JMP バージョン 17 には、非常に役立つ新機能があります。 カスタム DOE で因子とモデル項を指定した後、「デザイン エクスプローラー」と呼ばれる新しいプラットフォームがあり、さまざまな仕様 (最適基準、処理数、中心点の数など) で計画を作成して比較し、比較することができます。彼らの診断。 このツールは、あなたが尋ねている質問に大いに役立つと思います.
Re: 適切なカスタムデザインの選択やあ@マニスタット、
さらに役立つ質問がいくつかあるかもしれません:
- 私があなたの目標を理解したら、プロセスの結果に重要なパラメータを特定するために、プロセス パラメータのスクリーニングを行いますか (つまり、主効果のスクリーニング)?
- 各因子範囲の中間点が必要なのはなぜですか?応答/二次効果にある程度の曲率が予想されますか?
- 「一度に」10回の治療の制限は何ですか? 「1日10回」のような制約（設備・実験制約）ですか？
- 実験予算の合計はいくらですか (10 の倍数だと思います) ?
- 考慮すべき実験空間に制限はありますか (「X1 が 1 に設定されている場合、X2 を -1 にすることはできません」などの許可されていない組み合わせ)?
- 考慮すべき治療のランダム化に制限はありますか？「変更が難しい」要因であり、再設定する前に特定の実行回数に対して特定の値に設定することを好みますか？
回答によっては、いくつかの設計が可能になる場合があります (ここでは、追加の制約なしで実行されます)。
- 7 つの連続因子とブロック因子 (ブロックごとに 10 回の実行) を使用するカスタム計画。各因子範囲の中間点を得るために、いくつかの実験の実行を保存します)。 この計画では、デフォルトで 20 回の実行が必要になる場合があります (10 回の実行で 2 ブロック)。
- 7 つの連続因子を使用する決定的スクリーニング計画で、オプション「二次効果を推定するために中央の実行を含むブロックを追加する」は、3 つのブロックと 4 つの追加の実行でチェックされます。 このオプションでは、デフォルトで 23 回の実行が必要になる場合があります (1 つのブロックで 9 回の実行、2 つのブロックでそれぞれ 7 回の実行)。
添付された 2 つの設計を見て、設計をプラットフォーム DoE -> 設計診断 -> 設計の比較と比較して、どちらが最も適切かを確認できます (実験予算に応じて、追加の制限なし/許可されていない組み合わせなど...)
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
アップデート: 質問が最適化基準 (D、A、I...) に関連している場合は、次のリンクが役立つ場合があります。最適性の基準 (jmp.com)
歴史的に、D 最適性基準は計画のスクリーニングに使用されますが (効果の正確な推定に焦点を当てています)、A 最適性も考慮するのが非常に興味深いです (パラメータ推定の分散の合計を最小化することに焦点を当てており、二次効果よりも主効果を強調するなど、特定の効果をより強調する自由度が高くなります)。
I最適性は、計画空間全体で平均予測分散を最小化することに関するものであるため、応答曲面モデルにより適しています (これはあなたのケースではないかもしれません)。
