新しい離散数値でDOEを拡張するこんにちは、
4 つのパラメータ (4 つの離散数値を持つ 3 つのパラメータと 1 つの定数) を持つ化学反応の DoE を実行しました。DoE によって有益な洞察が得られました。次に、DoE を拡張して離散パラメータの値を制限し、定数値を連続値に変更したいと考えています。YouTube のビデオをたくさん視聴し、ここでのディスカッションを検索しましたが、見つかりませんでした。
パラメータの 1 つに低い値を設定すると最適であることがわかったので (A、B、C、D のうち A とします)、A 周辺のより狭い範囲で DoE を拡張し、今後の実験から B、C、D を削除したいと思います。拡張設計を使用しようとすると、係数を A、E、F に変更することはできません。これに伴い、次の実験では定数パラメータを連続値に変更することもできません。
何か見逃したに違いありませんが、どこも調べたような気がします。唯一の解決策は、新たに希望するパラメータを使用して新しい DoE を作成することですか、それとも、これらを使用して現在の DoE を拡張できますか?
実験計画法Re: 新しい離散数値で DOE を拡張する因子の範囲を狭めないように注意してください。なぜでしょうか? DOE はモデル パラメータを推定するための最良のデータを生成します。次に、そのモデルを使用して最良の条件を推定します。範囲を制限すると、パラメータ推定の精度とパワーが低下します。
因子特性は列プロパティとして保存されます。設計を拡張する前にプロパティ設定を変更してください。
Re: 新しい離散数値で DOE を拡張するあなたの状況は理解できませんし、最初の実験についてはほとんど詳細が提供されていませんが、ここに私の考え/質問があります。まず、最初の実験を「拡張」することになぜ関心があるのですか? 要因 A は、次の実験に含めたい唯一の要因のようです。推論空間は完全に異なる可能性があります。
1. 因子「A」については、低い値が最適であることがわかりました。この因子はいくつのレベルでテストされましたか? A の値をさらに低くして実験したいようですが、相互作用はありませんでしたか?
2. B、C、D は役に立たない (たとえば、有意ではない) ことがわかったので、検討対象から除外します。実験の他の要因レベルはどの程度「大胆」でしたか? どこに設定しますか?
3. 2 つの新しい因子 E と F を追加し、最初の実験で一定だった因子も追加します。これは可能ですが、B、C、D 因子との相互作用の可能性を見逃してしまいます。また、A の重要性は条件付きです。その重要性は、モデル内の他の項と MSE の推定方法によって異なります。これらのいずれかが変化すると、A の重要性も変化する可能性があります。
4. 振り返ってみると、最初の実験では、A、B、C、D に加えて定数、E、F についても実験するべきでした。そうすれば、項を削除する決定がより効果的になります。
