好奇心旺盛な質問: 3 次元を超える DoE 係数設定キューブはどのように説明できますか。JMP 専門家の皆様
非常に一般的で、おそらく愚かな質問があります。
DoE 計画をスケッチした後、私は通常、3D 散布図を使用して係数設定を確認します。
2 つの要素については 2 次元平面を使用して実験空間を視覚化でき、立方体を使用して 3 つの要素について実験空間を視覚化できることが理解しやすいです。
理論的に言えば、4 因子計画から n 因子計画までの幾何学的表現は何でしょうか?
因子ごとに 2 つの因子設定 (因子点のみ) を持つ単純な 4 因子実験計画はテッセラクトですか?
この質問があまりにもばかげていないことを願っていますが、DoE の専門家以外の人に実験空間について説明するのに役立つでしょう。
前もって感謝します！
データの探索と視覚化実験計画法Re: 好奇心旺盛な質問: 3 次元を超える DoE 係数設定キューブをどのように説明できますか。こんにちは@DualARIMACougar : 通常、次のように表示されるのを見てきました。より高い次元の場合は、そのまま続けてください...ただし、急いで写真が巨大になる可能性があります。
Re: 好奇心旺盛な質問: 3 次元を超える DoE 係数設定キューブはどのように説明できますか。こんにちは@DualARIMACougar さん
そうですね、実際には 3 次元を超えるもののプロットを生成することはできないので、より大きな次元の DOE を表示しようとするのは難しいでしょうが、4 要素 DOE がテッセラクトであるとは考えません。立方体を構成する要素は DOE 設計空間の 4 つの要素のうちの 3 つであるため、立方体内の余分な立方体は依然としてこれら 3 つの次元の DOE 設計空間内にあります。
私の意見では、特に DOE の専門家ではない人に DOE を説明する場合、実際には 2D プロットとして保持する方が良いと考えています。したがって、3 つの因子がある場合は、X1 対 X2、X1 対 X3、および X2 対 X3 をプロットします。同様に、4 因子の場合、n 因子 DOE では、X1/X2、X1/X3、X1/X4、X2/X3、X2/X4、X3/X4 などになります。因子の数が増加すると、プロットの数がかなり早く増加することがわかります。ほとんどの人は 2 次元グラフの方が理解しやすいと感じることが多く、特にグラフが静的で散布図を回転できない場合、3D 散布図は見る人にとって少し混乱し圧倒されることがあります。 2D は物事をはるかに理解しやすくします。グラフ ビルダーの良い点は、X 軸または Y 軸に複数の異なる列 (因子) を配置できるため、1 つのグラフィックに複数のプロットを含めることができることです。
お役に立てれば！、
DS
