実験設計時のブロッキングの使用
方法を参照してください:
- ランダム化に関連する制限、プロットのブロックと作成の違い、共変量を計画に組み込む方法を理解する(1:26)
- ブロックは分散に関するものであり、同種の要因をグループ化して、要因に関連する無関係なノイズ (時刻など) を分離できます。
- プロットにより変動に対処し、単位を整理できるため、要因に関連するノイズ/信号を推定できます。
- 共変量 (実験に関連し、実験前に既知の制御されていない因子) を組み込むことで、関連因子の影響を評価できるようになります。
- メーカーがスラリーに硬化剤を添加し、撹拌し、粘度を制御し、成形し、焼成するウィジェットのケーススタディに関連する要因を理解する(7:06)
- カスタム デザイナーを使用して、実験の実行日に関連する差異に関連する差異を組み込む(8:55)
- 実行をブロックにグループ化して日ごとの変動を推定する方法をご覧ください (ランダム効果ブロック)
- ブロック係数を追加して日ごとの平均差を計算する方法をご覧ください (固定効果ブロック)
- ランダム効果と固定効果の選択が、設計に必要な実行数に及ぼす影響を理解します。
- 信号とノイズの推定値を取得するために分割プロット計画を選択する理由を理解する
- カスタム デザイナーを使用して、変更が難しい要素と他のすべての要素の間の相互作用に関連する統計を含む分割プロット計画を構築します。 (18:28)
- 間違ったデザインと正しいデザインを比較する(27:00)
- 分割-分割プロット計画および双方向分割-プロット (ストリップ プロット) 計画を理解および比較する(30:16)
- 関連する因子 (共変量) に関する情報をモデルに追加します。 (38:43)
- 共変量観測の数と必要な実行数の間の不一致を処理する
注: 36:30、43:53 に Q&A が含まれます。 44:49と45:16。
リソース
実験計画法
