カスタム設計または混合設計?どれを選ぶべきですか？同じ因子を混合物として扱う混合計画とカスタム計画の間に違いはありますか? どちらが良いでしょうか？
実験計画法Re: カスタム設計または混合設計?どれを選ぶべきですか？こんにちは@mathej01 、
「最適な」プラットフォームは存在せず、それはあなたが何をしようとしているかに大きく依存します。
- Mixture Designs プラットフォームでは、より多くのデザイン オプションを直接利用できる場合があり、短い定義/説明とともに提案されたデザイン タイプのリストがすでにあるため、デザインの理解と選択が容易になる場合があります。
利用可能なさまざまなデザインのリストをご覧ください。混合設計プラットホーム。
- カスタム デザイン プラットフォームは、複数の因子タイプが関係する (たとえば、混合プロセス設計、プロセス、量、種類などの非混合要素を組み込んだ混合実験のクラス)、変更が難しい要素の存在、または高度にカスタマイズされたモデルの必要性。また、制約の定義には、混合計画プラットフォームよりもカスタム設計プラットフォームの方が多くのオプションがあり、非常に複雑で制約のある実験空間の場合には候補セットを使用できます。候補セット設計 : DOE 制約を問題に合わせて調整する
プラットフォームの選択は、次の質問リスト (すべてではありません) を通じて回答できるいくつかのポイントに大きく依存します。
- あなたの目的は何ですか? 予測モデル、探索、説明、これらの組み合わせ?
- 要因と実験上の制約は何ですか?
- あなたの応答の複雑さ/非線形性のレベルはどの程度ですか?
- 以前の回答に応じて、モデルベースのアプローチ (最適、シンプレックスセントロイド、シンプレックスラティス、極限頂点、ABCD 設計、実験空間のエッジに重点を置く) を選択しますか、それともモデルに依存しないアプローチ (スペースフィリング設計) を選択しますか? 、内部の実験空間にもっと焦点を当てます）？
- 前の回答に応じて、どのモデル（またはスペース充填デザイン）を使用するのが最も適切でしょうか？
- ...
この回答が、あなたのトピックに対して何が良いアプローチであるかを理解するのに役立つことを願っています。
Re: カスタム設計または混合設計?どれを選ぶべきですか？ありがとう@Victor_G 、
あなたが言及した質問に対するすべての答えを持っているわけではありません。 もしかしたら、あなたがそれらに答えるのを手伝ってくれるかもしれません。
- あなたの目的は何ですか? 予測モデル、探索、説明、これらの組み合わせ? 私の目的は予測モデルを作成することであり、探索と説明は私の優先事項ではありません。
- 要因と実験上の制約は何ですか?私の因子はすべて混合因子であり、これらの因子間に線形制約があります。
- あなたの応答の複雑さ/非線形性のレベルはどの程度ですか? この複雑さをどう説明したらいいのか全く分かりません。 しかし、私はさまざまなタイプの応答を持っています。たとえば、レオロジー特性に対する合計価格などです。
- 以前の回答に応じて、モデルベースのアプローチ (最適、シンプレックスセントロイド、シンプレックスラティス、極限頂点、ABCD 設計、実験空間のエッジに重点を置く) を選択しますか、それともモデルに依存しないアプローチ (スペースフィリング設計) を選択しますか? 、内部の実験空間にもっと焦点を当てます）？確認したところ、私のデザインでは最適な空間充填のみが可能のようです。 しかし、それが私の次の質問です。 空間充填アプローチがどのように異なるのかはよくわかりません。 最大でも 20 件の実験実行しか管理できません。 それは空間充填アプローチと関係があるのでしょうか?
- 前の回答に応じて、どのモデル（またはスペース充填デザイン）を使用するのが最も適切でしょうか？
私の答えと質問があなたに明確であることを願っています。
Re: カスタム設計または混合設計?どれを選ぶべきですか？こんにちは@mathej01 、
あなたの質問と回答のいくつかについてコメントします。
- 」この複雑さをどう説明したらいいのか全く分かりません。 しかし、私はさまざまな種類の応答を持っています。たとえば、レオロジー特性に対する合計価格などです。 。」
ご指摘の点はよくわかります。価格はモデル (因子の相加的寄与) に対して非常に簡単に応答する可能性がありますが、レオロジー特性については、配合中の一部の原材料の比率に応じて強い非線形性が発生する可能性があります。 したがって、すべての応答に十分かつ関連性のある単一のアプリオリ モデルを見つけて、複数の応答間の複雑さの違いを考慮することは困難な場合があります。
- 」空間充填アプローチがどのように異なるのかはよくわかりません。 最大でも 20 件の実験実行しか管理できません。 それは空間充填アプローチと関係があるのでしょうか? 」
以下に、モデルベースのアプローチとモデルに依存しないアプローチの短い概要と比較を示します。
ご覧のとおり、これら 2 つの設計タイプの背後にある方法論は大きく異なり、補完的なものである可能性があります。
20 回の実行の予算に関しては、混合因子がいくつあるかによって異なります。因子が多いほど、実験空間内の点がより分散し、予測の分散が大きくなります (グリッド ポイント/ネットがよりまばらになるため、予測パフォーマンスが低下する可能性があります)。 スペース充填アプローチは、多くの場合、機械学習モデルと組み合わせて使用されます (ここでは私の使用例の 1 つからの例 (フランス語、近々英語で) を示します: https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/mp/ 696018 )
モデルベースのアプローチを組み合わせて使用し、実験空間のエッジ/コーナー/頂点にポイントを配置し、残りの実験予算を使用してスペース充填ポイントでこの設計を強化することも興味深いかもしれません。 これにより、実験空間全体 (境界線を含む) をカバーし、分析フェーズでさまざまな回帰モデルから ML モデルまで、多種多様なアプローチを選択できるようになります。
この補足的な回答がお役に立てば幸いです。
Re: カスタム設計または混合設計?どれを選ぶべきですか？どうもありがとう@Victor_G
役に立ちました。 ビデオがフランス語だったらよかったのに。 
