因子制約: 乗算やあみんな。
私は JMP についてかなり初心者なので、質問が馬鹿げているように聞こえたらご容赦ください。
私たちは、5 つの連続因子、1 つの離散因子、および 2 つの定数を使用して、連続応答を最適化するカスタム実験設計を設定しようとしています。
要因が応答に与える影響を調査したい一方で、要因内の関係も並行して開発しました。このため、DOE を作成する前に、それを使用して許容レベルに制約を設定したいと考えています。
この素晴らしいコミュニティからの貴重な提案を読んだ後、私たちはこの目標を達成するために、Disallowed Combination Scriptを使用しています。
もう少し詳しく説明すると、制約は次のとおりです。
[X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * D1 * (195.08 / 9) < 4.01] および [X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * Z1 * (195.08 / 9) < 0.1]
(ここで、Xi は因子、Ci は定数、D1 は離散因子です)。
問題は、処理が制約を尊重していないように見えることです。JMP によって提案された処理の多くは、限界値を超えています。また、線形制約の指定オプションは、因子の線形結合に対してのみ機能し、その積（私たちのケースなど）には機能しないようです。
何か見落としているのでしょうか? あるいは、DoE をもっと簡単に再定式化する方法について何か提案はありますか?
質問が明確で、あまりばかげたものではないことを願います。
非常に長いメッセージで申し訳ありません。あなたの意見を辛抱強く待っています。必要に応じてさらに情報を提供させていただきます。
この投稿を読んでくださる方には、事前に感謝申し上げます。その間、楽しい一日をお過ごしください。
敬具、
あ
基本的なデータ分析とモデリング実験計画法Re: 因子制約: 乗算こんにちは@agiacomo 、
コミュニティへようこそ！
因子制約の詳細については、 @Jed_Campbellの記事「因子制約の解明」をご覧ください。
すでに要因間の関係について正確な考えをお持ちのようですが、制約の複雑さに少し驚いています。目的は何ですか? 要因間の「真の」関係を近似する有用なモデルを作成するつもりですか、それとも物理的な方程式/モデルの検証に興味がありますか?
- 最初のケースでは、この複雑な制約なしで実行が物理的に実行不可能でない限り、この制約を削除（または簡素化）して、関係をモデル化し、推論スペースを増やすのに役立つより広い実験スペースを確保します。
- 物理的な方程式/モデルの検証に興味がある場合は、制約式を使用してデータテーブルを作成し、方程式と使用可能な範囲に基づいてさまざまな要因の値を生成できます。
許可されていない組み合わせオプションが意図したとおりに機能しない場合は、候補セット アプローチも検討してください。
使用方法については、Chris Gotwalt によるプレゼンテーションをご覧ください: 候補セット設計: 問題に合わせた DOE 制約の調整 (2021-EU-30MP-784)
以下の手順で候補セット アプローチを使用すると、制約を尊重するのに役立ちます。
- 候補セットを作成します。これは、すべての因子と式の均一分布 (連続因子 X1 から X5 に設定した制限を含む) またはランダム整数 (数値離散因子の最小値から最大値まで) のデータ テーブルであり、多数の行 (1000 行以上から始めるのがよいでしょう) が含まれます。
- このデータテーブルでデータ フィルターを使用して、制約に準拠しないポイントを除外します。
- 候補セット データテーブルでカスタム設計プラットフォームを使用し、「共変量因子の選択」を使用して因子を選択します。
- モデルと設計内の実行回数を指定します。実験設定で実行を複製できる場合は、「共変量行の繰り返しを許可する」をチェックできます。
- 制約を尊重する設計を取得する必要があります。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 因子制約: 乗算こんにちは、ビクター。
まず、返信が遅くなって申し訳ありません。今週は大変なことがあり、やっとゆっくり座ってあなたの回答を読む時間ができました。
次に、親切で詳しいご返信をいただき、本当にありがとうございます。
私は JMP を初めて使用するので、この制約セットが少々大げさすぎるのではないかと心配していました。あるいは、おっしゃるとおり、評価しようとしているモデルが少々複雑すぎるのではないかと心配していました。
さらに詳しく説明すると、モデル/制約は別の部門で取得されたものであり、これが私たちの設定にも当てはまるかどうかをテストしたいと考えていました。
ご提案いただいた解決策をできるだけ早く試して、メッセージに添付されたプレゼンテーションにすぐにジャンプします (JMP と言った方が適切でしょう)。
いずれにせよ、誰かに時間があれば、この問題を解決するため、またはさらなるサポートをお願いするために、この投稿に戻ってきます。
改めて、あなたの助けに本当に感謝しています。本当に貴重なものです!
敬具、
アレッシオ
