JMPによる実験計画に関するお問い合わせこんにちは、
不安なことがあります。私は実験設計の初心者で、医薬品の製剤試験を行っています。
まず、実験設計の要素を絞り込むために、いくつかの要素と変数をスクリーニングしました。
ここで最適化したいと思います。パラメータは次のとおりです。
- 3 つの応答: Y1、Y2、Y3
- 4 つの因子があり、そのうち 3 つは連続因子 (それぞれ 3 つのレベル)、1 つはカテゴリ因子 (2 つのレベル) です。
私は JMP の初心者ですが、最適な DOE 計画、従来の計画、または決定的スクリーニング設計のどれを使用すべきか迷っています。
さらに、連続因子のレベル数（3 レベル）の設定に苦労しています。
私の質問は、私の場合、代表的となるには最低限何回の実験が必要かということです。
私の実験設計に最適なモデルは何ですか? 何回の反復をお勧めしますか?
ご協力を心より感謝申し上げます。
実験計画法Re: JMP による実験計画に関するお問い合わせこんにちは@PolygonGiraffe5 、
コミュニティへようこそ！
名前が示すように、 決定的スクリーニング計画は、プロジェクトの開始時に、多数の潜在的因子を使用して、アクティブ因子と重要因子をスクリーニングし、アクティブ因子の数が十分に少ない場合に応答を最適化するための強力なスクリーニング計画です。 応答曲面計画などの古典的な計画は最適化に使用できますが、すでに実行した以前の実験を活用できず、必要な実験数の点で柔軟性が低くなる可能性があります。 最後のもう 1 つのオプションは、 空間充填計画の使用です。これは、事前に指定されたモデルに依存しないため、より柔軟ですが、実験空間を均一にカバーするためにポイントが生成されるため、実行コストが高くなる可能性があります。
最適化フェーズで特定された要因を使用してスクリーニング フェーズをすでに実行している場合は、スクリーニング デザインからのこれらの予備実行を直接使用し、モデル ベースの拡張やモデルに依存しない (スペース充填) 拡張などのさまざまな戦略を使用して、アクティブな要因に基づいてデザインを拡張することができます。
モデルベースの拡張の場合、連続因子のレベルの数は、想定されるモデルの複雑さによって異なります。因子 A に 2 次 (= 2 次) 項を指定すると、この因子には 3 つのレベルが必要になります。この拡張を選択し、応答曲面モデル (主効果、2 因子相互作用、および 2 次効果を含む) を指定すると、設計を作成するための最初の開始点として適しています。
空間充填拡張の場合、連続因子のレベルの数は空間充填のタイプによって決まりますが、さらに重要なのは、許可される実行の合計数によって決まります。つまり、実行の合計数が多いほど、各因子のレベルも多くなります。
「代表性」と複製（より一般的には設計作成オプション）に関する質問については、ドメインの専門知識とCompare Designsプラットフォームなどの統計ツールを使用して回答する必要があります。目的（説明可能性、予測可能性、その両方）と必要な精度（たとえば、最大および平均予測分散）は何ですか？最大実験予算はいくらですか？
これらの質問は、Compare Designs プラットフォームを使用してデザインを評価および比較する際に、最適な妥協点を見つけるのに役立ちます。
これらの回答がお役に立てば幸いです。
JMP による実験計画に関するお問い合わせこんにちは@Victor_G 、
詳細かつ明確なご回答をありがとうございます。意思決定に非常に役立ちます。
JMP では連続因子のレベル数が 2 に制限されているように見えるため、そのレベル数を変更するのがまだ困難です。
ご説明いただいたすべての点に改めて感謝申し上げます。
よろしくお願いします、
Re: JMP による実験計画に関するお問い合わせこんにちは@PolygonGiraffe5 、
設計における連続因子のレベル数に関しては、 DoEのポストフォースレベルからソリューションを確認できます。
カスタム デザイン プラットフォームでは、次のことが可能です。
- モデル内で高次効果を指定して、設計生成時に追加のレベルを導入するように「強制」します（レベルの数は、モデルで導入された項の最高次数によって異なります）。
- 離散数値因子タイプを使用し (特に、異なるレベルを等距離にしたくない場合)、モデル内の適切な項を指定します (JMP では、これらの項が「可能な場合」として指定されて、デフォルトで実行されます)。
これであなたの問題が明確になり解決することを願っています。
JMP による実験計画に関するお問い合わせ完璧です！
離散数値因子に対して因子ごとに 3 つのレベルを設定できました。デフォルトでは、JMP モデルでは、その構成に「可能な場合」という用語が組み込まれています。
ご協力ありがとうございました
JMP による実験計画に関するお問い合わせコミュニティへようこそ！
もっと見る...実験設計では、3 つの連続因子と 1 つのカテゴリ因子を効率的に処理できる最適な DOE 計画から始めることをお勧めします。3 つのレベルで 3 つの連続因子がある場合、少なくとも 27 回の実行が必要ですが、反復を追加すると信頼性が向上します。モデルについては、相互作用に応じて線形モデルまたは二次モデルの使用を検討してください。スクリーニングには 1 回の反復で十分ですが、最適化にはより適しています。論文を完成させることは、
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