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요인 스크리닝 및 화장품 제형 최적화를 위한 혼합 수준 요인(OML)에 대한 직교 주효과 스크리닝 디자인 발견

2011년 효율적인 스크리닝 및 요인 최적화를 위한 DSD 디자인이 도입된 이후 Bradley Jones는
2023년에 DSD의 단점을 극복하기 위한 새로운 요인 설계 패밀리가 출판되었습니다.
2가지 수준에서 다중 범주형 요인 관리.
이 유형의 계획은 고전적인 스크리닝 계획 및 DSD 계획과 비교되며 스크리닝 맥락에서 사용됩니다.
화장품 제조에 있어서 중요한 요소.
이 계획은 중요한 요소를 식별하는 데 효율적인 것으로 입증되었으며 고품질 모델을 얻을 수 있도록 합니다.
각각의 답변은 간결합니다.

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(내 동영상에서 보기)

Re: 요인 스크리닝 및 화장품 제형 최적화를 위한 혼합 수준 요인(OML)에 대한 직교 주효과 스크리닝 디자인의 발견

영상 끝부분에 있는 JMP 저널에 나열된 리소스는 다음과 같습니다.

• OML 디자인의 프레젠테이션
  연속 및 범주형 요인에 대한 스크리닝 디자인: 기술측정학: Vol 67, No 1 - 액세스 받기
  혼합 수준 요인에 대한 직교 주효과 스크리닝 설계의 패밀리(2... 브래들리 존스 의 프레젠테이션)
  짝수 번의 런을 위한 포화된 혼합 수준 주 효과 설계의 종류 -... @라이언_레키베츠 의 프레젠테이션
  JMP 18.1의 혼합 수준 스크리닝 디자인 도움말
  
  
• 스크리닝 디자인 개요
  스크리닝 설계에 대한 간략한 가이드 - 설계된 실험에서 다양한 요소를 처리하는 방법 (LinkedIn 기사, @조나스_린네 )
  스크리닝 디자인의 진화 (개인 Medium 기사)
  𝗕𝗮𝘆𝗲𝘀𝗶𝗮𝗻 𝗗-𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗮𝗹 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝘁𝘀 (개인 LinkedIn 게시물)
  
  
• 모델링 플랫폼 및 옵션
  브래들리 지역의 Fit Definitive Screening Platform(2022-EU-45MP-1066) 프레젠테이션의 놀라운 사용
  JMP 18.1 도움말의 Fit Two Level Screening Platform 개요
  회귀 모델 가정 | 통계학 소개 | JMP

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