JMP が DOE でデフォルトの実行数を設計する方法 (カスタム設計)やあ、
実験には DOE のカスタム設計を使用しています。 「デフォルト」の合計実行数は常に > 最小値です。 なぜそこにデフォルトがあり、それが常に > 最小であるのか不思議です。 JMP はデフォルトでの追加の実行をどのように計算するのか、またその目的は何ですか?
以下の例では、すべての効果を含む 3 つの因子を使用しています (完全な階乗)。最小値は = 2^3 で、これは古典的な完全階乗を使用する場合と同じです。 ただし、顧客の設計では、常により多くの実行が行われるデフォルトが付属しています。誰か私の質問を理解するのを手伝ってくれませんか？
実験計画法Re: JMP が DOE (カスタム設計) でデフォルトの実行数を設計する方法やあ@dadawasozo 、
「デフォルト」の実行数に関する質問は、このフォーラムでよく寄せられる質問です。 ここで例を参照してください: : https://community.jmp.com/t5/Discussions/Plan-optimal-facteurs-cat%C3%A9goriels/mp/643356#M83998
簡単に言うと、カスタム デザイン プラットフォームで計算された「デフォルト」の実行数に関する応答をここで見つけることができます。デザインの生成 (jmp.com) : "この値は、最小実行数より少なくとも 4 回多い実行でバランスのとれた設計を作成するためのヒューリスティックに基づいています。 」
持っている因子のタイプと想定されるモデルに応じて、デフォルトの実行数は変化する可能性があり (たとえば、奇数レベルのカテゴリ因子の数に応じて)、最小実行数 + 4 回よりも多くなる場合があります (この結果の計画のバランスが取れていない場合)。
一般的な理解として、デフォルトまたは推奨される実行数は常に最小実行数よりも大きくなります。 最小実行数は飽和計画を表します。つまり、観測値と同じ数の推定パラメータが存在します。 それぞれの独立した観測により自由度が作成され、それはモデル内の効果項を推定するために使用されます。 あなたのケースでは、7 つの効果項 (3 つの主効果、3 つの 2 因子交互作用、1 つの 3 因子交互作用) と推定する切片 (つまり、モデル内のパラメーターが 8 つ) があるため、このモデルに適合するために必要な最小実行数は 8 です。
純粋な誤差 (対モデル誤差) を計算し、モデルの品質とロバスト性を評価するために、ある程度の自由度を残すために、不適合テスト, JMP は、前述のヒューリスティックに基づいて、「デフォルトで」最小実行数よりも高い実行数を推奨します。
この回答がお役に立てば幸いです、
Re: JMP が DOE (カスタム設計) でデフォルトの実行数を設計する方法ちょっと追加しすぎ@Victor_Gの正しい返答では、最小値は常に、モデルで指定されたパラメーターを推定するために必要な治療の組み合わせの数と等しくなります。 誤差を推定するための自由度は残されていません...通常、望ましいモデリングまたは DOE 解析条件ではありません。 したがって、これらのヒューリスティック ルールを使用して、JMP はエラー推定のためにさらにいくつかの実行を追加することを提案します。
