DOEの種類こんにちは、
私の DOE には複数の因子があり、それぞれに 3 から 5 までの異なるレベルがあります。実行の総数が 20,000 を超えるため、完全実施要因設計を作成できません。代わりに、主効果のみで相互作用効果のないカスタム設計を作成しようとしました。提供されているテストの数は 21 です。このカスタム設計の信頼性を保証するにはどうすればよいですか? また、すでに入力されている応答値とともに、相互作用効果を後で追加できる方法はありますか? 相互作用効果を追加すると、応答テーブルを再入力する必要があります。ありがとうございます。
高度な統計モデリング信頼性分析DOE の種類についてこんにちはファイザリズミン 、
コミュニティへようこそ！
DoEの初心者のようですので、JMPにリストされているDoEリソースを参照することをお勧めします。 この投稿(およびその他)に記載されている 実験計画クラブのディスカッションおよびその他のリソース: DOE の学習教材?
これらのリソースは、デザインを作成し、それらを比較/評価する方法を理解するのに役立ちます。
このスクリーニング段階には多くの要因があるようなので、実験予算に対して実行回数が多すぎない場合は、 決定的スクリーニング設計も興味深いオプションになる可能性があります。
また、 デザイン エクスプローラーを使用して、さまざまな実行サイズ、反復数、最適性基準などを使用して、複数のデザインを並行して作成し、比較することもできます。
最後に、設計の評価と比較は、目的 (ここではスクリーニング) にリンクされます。スクリーニング設計の場合、目的は、多くの潜在的な要因の中から有効な効果を特定することです。評価プロセスは、次の 3 つの相補的な側面を中心に行われます。
- 検出力分析は、効果検出機能の主なツールとして機能します。検出力分析テーブルとプロットを通じて、設計が特定の条件下で確実にアクティブ効果を検出できるかどうかを評価できます。
- 標準誤差推定値は、推定精度を定量化することで検出力分析を補完します。相対標準誤差表を使用すると、設計間の直接比較が可能になり、主効果 (および想定モデルに追加された場合の相互作用) の両方を正確に推定する能力が明らかになります。
- 色分けされたマトリックスで視覚化された相関分析により、効果の交絡が明らかになり、スクリーニング評価が完了します。これらのマップにより、潜在的なエイリアシング構造が明らかになり、実行経済性と効果分離機能のバランスをとるのに役立ちます。
目的が異なれば、設計戦略や評価も異なります。この点について私が書いた LinkedIn の投稿はこちらです: https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_d%C3%A9couverte-des-plans-oml-orthogonal-main-activity-7300061967682084864-QlkC
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
DOE の種類についてどうもありがとうございます！
