DOE 拡張設計 - 提案される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれますこんにちは、
4 つの因子を使用して半階乗スクリーニングを実行しました。次に、不足している 2 元交互作用と軸点の残りを含めて計画を拡張して、2 次方程式をチェックしたいと考えています。
DOE -> 計画の拡張 -> 拡張 -> RSM および 2 番目の相互作用を使用する場合、提案される実行の数は常に 18 (以前の実行 10 件と拡張計画としての新しい実行 8 件) ですが、実際の実行は毎回変更されます。これらと同じ手順を試してみます。 以下に 2 つの例を貼り付けます。なぜこれが起こるのか、そしてなぜ実行が変化するのかを知りたいです。
そして、私の 2 番目の質問は、JMP が提案する「奇妙な」非整数値 (以下の表の 56.6 と 57.2 - その係数の範囲は 50 ～ 70 に設定されています) に関するものです。 JMP では、なぜ中間点 (この場合は 60) ではなく、これらの特定の値での実行が必要なのでしょうか? これは最適性の基準 (D 最適性と I 最適性) に関連していますか?
前もって感謝します！
実験計画法Re: DOE 拡張設計 - 推奨される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれます提案される実行数が毎回変わる理由はわかりません。 実行した具体的な手順によって異なる場合があります。
一部実施要因計画では、指定された水準の組み合わせを使用します。 オーグメンテーションではカスタム デザインを使用し、アルゴリズムでレベルを作成します。 最適性は中心から外れたレベルで改善されることがありますが、最適性をほとんど損なうことなく整数値に戻すことができます。
Re: DOE 拡張設計 - 推奨される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれますご返信ありがとうございます！
推奨される実行数は変わりません (常に 8 です)。 、ただし、これら 8 回の実行での因子の値は変化します。 たとえば、最初の試行では、JMP はレベル (4、2、15、56.6) の因子を使用して実行することを提案しました。 しかし、この組み合わせは次のトライでは現れません。
Re: DOE 拡張設計 - 推奨される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれます同じ/同様の最適性を与える追加の実行には複数のオプションがあります。
Re: DOE 拡張設計 - 推奨される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれますオーグメント設計機能では、提案される実行数についてはあまり考慮されていません。 8 回を超える追加の実行が必要となる大きなモデルを指定しない限り、値は常に 8 になります。
たとえば、主効果のみの 2 つの因子の計画を作成します。 ここでオーグメントを選択すると、追加の実行数が設計よりも 8 多いことがわかります。 20 個の因子を使用した別の例を試してください。 繰り返しますが、メインエフェクトのみのモデルにこだわります。 オーグメントでは再び 8 回の実行が追加されます。
肝心なのは、追加の8回の実行はまったく考慮しないということです。 検出力と予測精度を満たすことができる適切な数値を指定する必要があります。
4 つの因子には、6 つの双方向交互作用があります。 二次項が 4 つあります。 拡張計画では、開始点から 10 個の追加のモデル項をフィッティングします (これは 5 項 - 切片 + 4 つの主効果でした)。拡張で少なくとも 10 回の追加実行から始めることをお勧めします。適切な予測精度を満たすには、場合によってはさらに多くの実行を実行します。
Re: DOE 拡張設計 - 推奨される実行は毎回変わり、整数以外の数値が含まれます組み合わせ設計法は決定論的です。 それらは常に同じ結果に達します。 JMP の拡張にはカスタム デザインが使用されます。 ただし、カスタム設計は、新しい実行の (恐ろしい) ランダムな設計から始まるアルゴリズム手法です。 選択した最適性基準が最適化されるまで、設計を繰り返し改善します。 したがって、それを最適設計と呼びます。 開始点がランダムであることが、同じ結果に到達することが保証されない理由の 1 つです。 実際、カスタム デザインは最適なデザインを一度だけ検索するわけではありません。 それは局所的に最適である可能性があるため、検索プロセスを何度も繰り返します。 毎回、新しいランダムなデザインから始まります。
また、同じ最適性を持つ設計が複数存在することもよくあります。 JMP ではデザインを区別できなくなりました。 拡張プロセスを繰り返すと、異なる結果が得られる可能性があります。
