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因子スクリーニングと化粧品処方の最適化のための混合レベル因子（OML）の直交主効果スクリーニングデザインの発見

2011年に効率的なスクリーニングと因子最適化のためのDSD設計が導入されて以来、ブラッドリー・ジョーンズは
2023年に、DSDの欠点を克服するための新しい要因設計ファミリーを発表しました。
2 つのレベルでの複数のカテゴリ要因の管理。
このタイプの計画は、従来のスクリーニング計画やDSD計画と比較され、
化粧品の配合にとって重要な要素。
この計画は、重要な要素の特定に効果的であり、質の高いモデルと
それぞれの答えに対して倹約的です。

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因子スクリーニングと化粧品処方の最適化のための混合レベル因子 (OML) の直交主効果スクリーニング設計の発見

ビデオの最後にある JMP ジャーナルに記載されているリソースは次のとおりです。

• OMLデザインのプレゼンテーション
  連続因子とカテゴリ因子のスクリーニング設計: テクノメトリクス: Vol 67、No 1 - アクセスを取得
  混合レベル因子に対する直交主効果スクリーニング設計のファミリー (2... ブラッドリー・ジョーンズによるプレゼンテーション
  偶数実行の飽和混合レベル主効果設計のクラス -... ライアン・レキベッツによるプレゼンテーション
  JMP 18.1 ヘルプの混合レベルスクリーニング設計
  
  
• スクリーニング設計の概要
  スクリーニング設計の簡単なガイド - 計画された実験で多くの要因を処理する方法(LinkedIn の記事、 ジョナス・リンネ )
  スクリーニングデザインの進化（個人Medium記事）
  𝗕𝗮𝘆𝗲𝘀𝗶𝗮𝗻 𝗗-𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗮𝗹 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵芸術 (個人の LinkedIn 投稿)
  
  
• モデリングプラットフォームとオプション
  フィット確定スクリーニングプラットフォームの意外な使用法 (2022-EU-45MP-1066) presentation by ブラッドリー・ジョーンズ
  Fit 2レベルスクリーニングプラットフォームの概要 from JMP 18.1 Help
  回帰モデルの仮定 | 統計学入門 | JMP

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