OFAT実験にDOEを使用するちょっと疑問に思ったのですが、OFAT (一度に 1 因子ずつ実験) 実験を行う場合に DOE を使用すると便利でしょうか? DOE からは、スキャンと回帰分析を行うよりもさらに統計的な理解が得られますか?
高度な統計モデリング消費者および市場調査データの探索と視覚化実験計画法予測モデリングと機械学習Re: OFAT 実験に DOE を使用するVictor の優れたリストに、OFAT に対して多要素実験を行う理由について付け加えておきます。OFAT の推論空間は非常に狭いです。他のすべての要素は、OFAT の間は一定に保つ必要があります。狭い推論空間は、現在の研究を超えて結果を推定する際の信頼性に悪影響を及ぼします。
Re: OFAT 実験に DOE を使用するこんにちは@LogitPorcupine1 さん
システムに複数の要素がある場合、OFAT アプローチの代わりに DoE を使用しない理由がわかりません。
DoE には OFAT と比較して多くの利点があります。以下にその一部を示します。
- 限られた（そして事前に計画/管理された！）実験の数、
- 相互作用と非線形効果を研究できます。
- 応答の変動を説明または予測するための数学的モデル、
- 高い効率（情報対実験数）、
- エラーは設計空間内で平等に共有され、
- 制約/カスタム設計を作成する可能性
- 「拡張」による反復プロセスと、可能な多くの戦略: 主効果のスクリーニングから開始し、次に交互作用をチェックし、最後に応答を正確に予測するための堅牢な応答曲面モデルを構築できます。
JMP を使用して DoE を学習するためのリソースはたくさんあります。以下にその一部を示します。
実験計画法イントロ キット | JMP 入門
統計的思考 (STIPS) - 無料のオンライン統計コース | JMP
実験計画法 (DOE) コース | JMP
実験計画法 | JMP
実験空間での「空白のスポット/領域」を回避するために DoE を使用する利点については、Nature のこの非常に優れた記事を確認することもできます (図 2): 実験計画法 (DoE) アプローチは銅媒介の最適化を加速しますアリールスタンナンの 18F フッ素化反応 |科学レポート (nature.com)
これがあなたの反省と理解に役立つことを願っています。
