@HadleyMyersが主催し、DOE 愛好家がいくつかのトピックについてディスカッションを共有しました。
以下でお気軽にディスカッションを続けてください。
ビデオ 1: 概要
ビデオ 2: 外れ値への対処
コメント:
@Victor_G : また、問題が測定プロセス (繰り返し) に起因するのか、システムに起因するのか (繰り返しを通じて確認される固定係数レベルに不確実性が生じる可能性がある) をよりよく理解するために、繰り返しと複製を分離します。
ビデオ 3: 共変量因子の使用
コメント:
@Victor_G : JMP の Jed Campbell が、非線形因子制約に関する素晴らしいブログ投稿を行いました: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Demystifying-Factor-Constraints/ba-p/619898
要素の制約をわかりやすくする
Define Factor Constraints は放っておくか、存在しないふりをすべきものではないでしょうか?賢い人は制約によって何もしません。 -Marcus Tullius Cicero もしあなたが定義に怖気づいているなら...
@Paul_J : 食品業界や化学業界で働いていたときは、いつもそうしていました。
@Bill_Worley : 私は共変量候補セットの使用を強く支持しています。
@Victor_G :共変量セットは、化学特性を入力として扱う場合など、化学において非常に役立ちます。
ビデオ 4: 範囲設定のベスト プラクティス
コメント:
@Victor_G : スクリーニングでは広い範囲を使用し (おそらく中心点を使用)、探索/最適化では範囲を絞り込みます。
@KimRas2 : 大胆に！
@shs : 私にとって何がうまくいくかというと、ゼロから始めて境界線が機能するかどうかわからない場合は、最も重要だと思われる実験から始めてください。ここで無駄になる実験は 1 つだけです。
@Victor_G : スコーピング設計は、適切な範囲を定義し、設計空間の変動性をチェックするのにも非常に役立ちます: https://prismtc.co.uk/resources/blogs-and-articles/scoping-designs
すべての因子について -1 レベル、中心点、およびすべての因子について +1 レベルのテストのみを試みます。
また、スコーピング設計を要因計画に非常に簡単に拡張できます。
@Nicola_Nuti : 同意します。エフェクト サイズを大きくすると、より強力になります。
@Jonas_Rinne : デザインのスコープ設定というアイデアは、範囲が意味があるかどうかを確認するのに非常に役立ちます。特に多くの要因がある場合。
@SDF1 : たとえうまくいかなかった試験でも、DOE と探索プロセス全体にとって非常に有益な情報が得られます。
@shs : 設定が狭すぎると、曲率について確信が持てなくなります。これは温度の場合によく起こります。
@Paul_J : 範囲の設定は、科学を統計に残す理由の良い例です。
@Bill_Worley : 過去のデータがある場合は、モデルを構築し、デザイン スペース プロファイラーを使用して最適な範囲を決定できます。
@Victor_G : はい、DoE は手法の変更ですが、結果、学習、計画についての予測可能性が高まるため、(一度に 1 つの要素を試して最良の推測に頼る場合と比較して) 計画がはるかに簡単になります。
@SDF1 : 研究がどの程度「新しい」かによっては、実際に座ってより詳細なデータを作成するために、テストする要素の実行可能な範囲を決定するために「事前 DOE」が必要になる場合があります。 /complex DOE を使用すると、すべての実行が成功する可能性が高くなります。
ビデオ 5: 最新の DOE
@Victor_G : 屋根の比喩がとても気に入りました。共有してくれてありがとう!
@shs : 実験的な実行では大規模なため、古典的なデザインはもうほとんど使用しません。小規模な計画や明確なスクリーニング計画などで SVEM のような概念を使用すると、少ない実行で大量の要素をカバーできる計画が得られ、最新の計画を使用して実験の労力がどれだけ削減できるかを初めて確認したときに人々を納得させることができます。
@Victor_G :
私は、モダンなデザインの利点をよりよく示すために、モダンなデザインを「クラシック」な対応物と評価し、比較することがよくあります。
@KimRas2 : 機能DoE?
@ryan_cooper : 私はこのコミュニティのディスカッションで Phil Kay の指摘のいくつかを参照するのが好きです。 (ただし、質問のタイトルは誤解を招きます。) DSD とカスタム デザインでほとんどのことができる理由についてのいくつかの議論。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Reason-against-using-Custom-Design-DOE-for-everything/td-p/407995
ビデオ 6: 機能データ エクスプローラー
@Victor_G : 曲線出力を備えた機能 DoE : https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2021/Use-of-Functional-Data-Explorer-in-a-Mixture-Design-for/ta -p/349208
曲線データ (関数データ) を入力および/または出力として使用できます。
Lyndal は、「標準 JMP ライセンスは機能 DoE 分析をカバーしていますか?」と質問しました。 JMP Pro が必要だと思いましたか?
はい、Pro でのみ使用できます
@Victor_G : 関数分析からの係数を入力として使用し、これらの係数を出力にリンクできます。
@Phil_Kay : @Ben_Ingham はその分野の専門知識を持っています。もし参加できれば、ベンはマンチェスターで開催されるディスカバリー・サミットに参加する予定です。
