複数のコンポーネント、複数のサプライヤー、複数の濃度のDoE設計私は 3 種類のサプリメントがあり、各サプリメントに 3 つの異なるサプライヤーがある DoE デザインを作成しようとしています。各サプリメントについて 3 種類以上の濃度をテストしたいと考えています。そのため、離散数値デザインを使用する必要がありますが、これは JMP の理想的な濃度に関する提案がこれらの事前に決定された数値の範囲外にならないことを意味します。私が直面していると思われるもう 1 つの問題は、異なるサプライヤーからの同じサプリメント タイプを混合できないことですが、JMP ではこの問題に対処できないようです。共変量因子を使用しようとしましたが、問題は解決されないようです。そのため、デザインを作成できません。ご提案やご指導をいただければ幸いです。
高度な統計モデリング実験計画法予測モデリングと機械学習複数コンポーネント、複数サプライヤー、複数濃度の DoE 設計について濃度レベルを再コード化するのはそれほど難しくありません（添付の表を参照）
デザインの直交性が影響を受けるリスクはありますが、この場合は見た目はかなり良好です。
再コード化された濃度は右側に、デフォルトは左側に表示されます。
添付の表では、(DOE ダイアログ スクリプトを実行) 濃度を変更するのは「困難」であることに注意してください。
全体のプロットと 6 つの要因のそれぞれを使用して分布プロットを確認します。各濃度が各サプリメント ベンダーの組み合わせ (または少なくとも 8 つ) に含まれているように見えます。
複数コンポーネント、複数サプライヤー、複数濃度の DoE 設計についてByron さん、ありがとうございます。これは、私が以前設定しようとしていた方法よりも明らかに良さそうです。ただし、数字がランダムに生成されると、各サプライヤーに使用されていないようです。設計と分析を台無しにすることなく、作成されたテーブルで濃度を手動で変更できない限り、異なるサプライヤーの各サプリメントに対して同じ濃度をテストする必要があります。
複数コンポーネント、複数サプライヤー、複数濃度の DoE 設計についてこんにちは@Moses8 さん
コミュニティへようこそ！
あなたの実験設定を完全に理解できたかどうかはわかりません。
- サプリメントの種類は独立した要因ですか。つまり、サプリメントは他のサプリメントとは独立して濃度の範囲で変化できるということですか。そうであれば、最適/要因設計を使用できます。サプリメントが混合物の成分である場合、つまり、その濃度/量を合計すると固定値/しきい値になる場合は、混合設計を使用できます。
- 3 つのサプライヤーはサプリメントの種類ごとに異なりますか? 異なる場合は、3 レベルのカテゴリ因子 (たとえば、サプライヤー レベルの場合は A、B、C) を使用して因子を設定できますが、分析ではサプライヤーを入れ子効果として使用します。これは、サプライヤーがサプリメントの種類によって異なるためです。入れ子効果については、こちらを参照してください: モデル効果の構築 (jmp.com)
- 各サプリメントの可能な濃度値に制限はありますか? ない場合は、これらの濃度係数を連続数値 (離散数値ではなく) として使用し、必要なレベルの最小数が得られるように適切なモデルを選択することを検討します。このオプションでは、おっしゃるとおり、濃度値の選択に対する「離散最適化」も回避されます (離散数値は 3 つしか使用できません)。
プロジェクトに関する詳しい情報を提供していただければ、JMP ユーザーが DoE に関する支援やサポートを提供できるようになります。
複数コンポーネント、複数サプライヤー、複数濃度の DoE 設計についてこのようなデザインがほしいようですね
サプリメントの濃度については、10～50%の範囲で変化させました。合計すると100%になることに注意してください。
連続変数には離散数値を使用しないでください。離散数値は、ギアの歯の数など、簡単に変更できないものがある場合のみ使用してください。
混合ロールを使用すると、相関する X を使用でき、3 つ以上使用できます。モデリング タイプは Scheffe Cubic で、連続変数の 2 次モデルがある場合のように、複数の濃度が使用されます。多項式項の場合、レベルは自分で追加しないことに注意してください。レベルは指定した範囲から計算されます。
添付のデータ テーブルには代表的な実験が記載されています。
「このモデルを実行」という名前のスクリプトがあるので、それを実行します。
