こんにちは、
DoE とモデルの改良にアプローチする方法に関する過去の投稿をいくつか読みました。私が見た方法の 1 つは、拡張設計オプションを使用してモデル上に構築することであり、それは反復プロセスとして説明されていました。
この方法では、初期段階でスクリーニング タイプのカスタム DoE をさらに実行し、モデルを評価してモデルを削減し、その後、さらなる最適化と分散削減のために設計を強化します。
1. このプロセスは、モデルの改良に取り組む方法として適切だと思われますか?
2. この方法を使用してモデルを改良するにはどのような手順を実行しますか?
- スクリーニングでは主効果と交互作用効果の両方を同時に評価する必要がありますか、それとも主効果から始めて二次交互作用をフォローアップする必要がありますか?
- 主効果が「重要ではない」と判明した場合、交互作用効果の可能性も存在しないことを意味しますか?
- スクリーニング段階で曲率を検出するために中心点を追加する必要がありますか?
- この段階でレプリケートを追加する必要がありますか? (低い分散ではなく大きな影響を評価する場合には、これは不要かもしれないと聞いたことがあります)
- いつレプリケートを追加するか、分散の削減に重点を置く必要がありますか?
前もって感謝します！
