DOE 係数の設定範囲こんにちは、
私は設計で JMP と統計を使用するのはかなり初心者ですが、それについて学ぶのをとても楽しんでいます。
私の質問は、因子の範囲を選択する方法についてです。 1 ～ 100 の間で実行できる係数を使用してプロセスを設計しているとします。 また、最適な範囲は 15 ～ 20 マーク付近であると「予想」しています。 (二次関数のように、0 から 20 まで増加し、それを超えると減少するように、望ましさはその範囲で最大になると仮定します)。
私の懸念は、DOE を設計するときに、低、中、高の条件 (0、50、100) にばらつきが生じることです。ただし、この場合の 50 でさえ非常に高いことが予想され、おそらく望ましくありません。
- 中心点が期待値に近づくように範囲を狭くする理由はありますか、それとも JMP はそれでも最適な条件を提供しますか? (したがって、何も得られずに探索範囲を放棄することになります)
- 元。範囲 = 0 ～ 30 対 範囲 = 0 ～ 100
- レンジを狭めたり広げたりする時期と場所はありますか?
- 元。最終的なスクリーニング (重要性について要因が調査されている場所) と最適化 DOE の比較
いくつか読んだところによると、モデルが最適値の両側で効果的に「落ちる」ことができるように、可能な限り最大の範囲が必要であると考えられますが、それでも広すぎる可能性はあるでしょうか...
実験計画法Re: DOE 係数の設定範囲について良い質問、 @MetaLizard62080 。
これに関して最終的な答えを与えることは実際には不可能です。 それは、あなたの目的をはじめ、多くのことに依存します。 この場合、最適な係数設定の場所についてはかなり自信があるようですが、なぜ実験を行う必要があるのか疑問に思います。
しかし、ここで注意すべきことがいくつかあります...
一般に、範囲が広いと、重要な効果を検出する実験の能力が向上します。システムに大きな変更を加えると、測定される応答に大きな違いが生じるはずです。 範囲を狭く設定しすぎると、十分な大きさの「シグナル」が表示されず、実験の「ノイズ」の中に埋もれてしまう可能性があります。
範囲を広く設定しすぎると、一部の実行でシステムが完全に故障し、測定可能な応答データが得られなくなる可能性があります。 もちろん、それは理想的なことではありません。 しかし、それでも有益な情報である可能性があります。
私の経験では、範囲を広すぎるよりも狭すぎるほうが一般的です。 したがって、私は通常、因子の範囲を大胆に設定することをお勧めします。 科学者は、自分たちが実際よりもこのシステムを理解していると思っていることがよくあります。 また、騒音を過小評価する傾向があります。
実験の次の段階では、いつでも実行回数を増やして、より広い範囲またはより狭い範囲を調べることができることに留意してください。
これがお役に立てば幸いです、
フィル
Re: DOE 係数の設定範囲について私はフィルとレベル設定に関する彼の経験に完全に同意します。OFAT を使用して開発された因子の最適なレベルに関する事前知識に留意してください。最適なレベルを選択する前に、相互作用や非線形効果を公開したい場合があります。
