プレゼンター： @ChristianBille
今日のセッションでは多くの興味深い質問がありました。 @HadleyMyers :
質問:古典的な計画にも同じ実行数 (16) がある場合、相関関係はどのようになりますか?
A: おそらく、代替デザインを探索する最良の方法は、「デザインの比較」プラットフォームを使用してそれらを作成し、比較することです。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
Q: 他の設計評価オプションについて話し合ってもらえますか?
A: こんにちは。Evaluate Designs のすべての機能の詳細については、こちらをご覧ください。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/evaluate-designs.shtml#ww65477
質問:別のプラットフォームに切り替える代わりに、メインのスクリーニング設計内で能力を向上させることはできますか（最終的なスクリーニングデザイン）?
A: はい、デザインにランを追加すると検出力も向上します。
質問:たとえば中心点が（テスト/機器などの制限により）中心に配置できない場合、非対称のデザインにどのように対処すればよいでしょうか?
A: この目的のために、カスタム設計の「因子制約」を使用できる場合があります。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/define-factor-constraints.shtml#
質問:実行数を増やしたくない場合、他の項の検出力を高めるために、いくつかの低検出力項を削除できますか?
A: 一般に、はい、機能します (元の設計では項が直交していないと仮定します)。
質問: ALT の最適性基準と、D 最適化または別の設計のどちらを選択する必要があるかについて詳しく説明してもらえますか?
A: 簡単に言えば、D-最適性はスクリーニング実験により適しており、I-最適性は最適化実験により適しています。非常に技術的な内容ですが、ここでいくつかの情報を見つけることができます。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/optimality-criteria.shtml 。おそらく、これらを理解する最良の方法は、さまざまな最適性基準を使用して設計を作成し、「設計の比較」プラットフォームを使用してそれらを比較することです。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
Q: 古典的な統計本には確定的スクリーニングについては記載されていません。 何かが足りないのでしょうか？
A: DSD は 2011 年に投資されましたが、それ以前の文献には DSD についての言及はありません。これらの詳細については、JMP ヘルプ ファイルを参照してください。 https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/definitive-screening-designs.shtml#
その他の情報： https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-impproper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
https://www.wiley.com/en-us/Optimal+Design+of+Experiments%3A+A+Case+Study+Approach-p-9780470744611 」
質問:カスタム設計よりも最終スクリーニング設計を使用することに利点はありますか?
A: 利点は、状況の詳細で DSD を使用できると仮定すると、カスタム デザイナーで許可されるよりも少ない実行数で交互作用および二次項を近似できることです。いつ使用すべきか、いつ使用すべきでないかについての情報は、ここで見つけることができます。 https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-impproper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
Q: 最終的なスクリーニング計画に基づいたモデルのみを提供しますか? それとも、重要な要素を定義するためだけにスクリーニングを行ってから、相互作用をモデル化するために別の DoE を行うのでしょうか?
A: DSD は主効果、交互作用、二次項を検出できます。DSD を分析した後、高次の項 (3 次項など) を含める必要がある場合、または初期のアプリオリ モデルに高次の項が含まれている場合、DSD は適切ではなくなり、カスタム デザイナーを使用する必要があります。
質問:最終的スクリーニング計画における二次項と交互作用項の間の混乱は何ですか?
A: DSD の特徴は、主効果が交互作用と二次項で完全に偏っていないことです。ただし、交互作用と二次項の間にはいくつかの混乱があります。これは、ランを追加することで減らすことができます (デザイン ダイアログ ウィンドウ内で可能)。
Christian は、4:15 あたりから、低設定と高設定を選択する際の考慮事項について素晴らしい説明をしています。要約すると、影響がある場合にはそれを認識できる程度の大きな範囲を選択する必要がありますが、実行が失敗するほど大きくない範囲を選択する必要があります。
誰かに質問を送信するには、次を使用します@HadleyMyers 。ハドリー、jimbo_south さんが書きました
何か見落としているかもしれませんが...
因子の最低設定と最高設定をどのように選択しますか?
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因子の最低設定と最高設定をどのように選択しますか?
