レベル: 中級
キャメロン・ウィルデン、統計学者、WL ゴア・アンド・アソシエイツ
ウィリス・ジェンセン、WL ゴア・アンド・アソシエイツ、グローバル統計チームリーダー
最適設計は、その柔軟性と幅広い適用性により、特に JMP のカスタム設計などのソフトウェア ツールでの堅牢な実装により、ますます人気が高まっています。ただし、従来の最適応答曲面設計は、共線性が高いため、2 次項の検出力が低くなる傾向があります。オフフェース軸値を持つ中心複合設計 (CCD) は、2 次効果間の共線性が大幅に低くなる傾向があり、対応する同じサイズの最適設計と比較して、2 次項の検出力が高く、D 効率が高く、平均予測分散 (つまり、I 最適性) が低くなります。私たちは、新しい最適設計アルゴリズムを提案し、CCD と最適設計の相対的な利点を 1 つの設計に組み合わせた設計を生成するための付随する JMP アプリケーションを提供します。最適な実験設計を生成するための座標交換アルゴリズムのこの変更には、オフフェース軸実行が組み込まれており、結果として得られる設計を「軸付き最適設計」または ODA 設計と呼びます。これらの ODA 設計は、立方体実験領域で評価された 2 次応答曲面モデルの場合、一般に CCD と現在の最適設計の両方よりも優れています。 JMP アプリケーションを使用して ODA 設計を簡単に生成する方法の例を示し、他の競合設計と比較してその利点を示します。
すべてのプレゼンテーション資料は .zip ファイルとして添付されています。JMP ジャーナル ファイルは、これらすべてのプレゼンテーション資料の中心的なハブとして機能します。この研究に基づく論文は Journal of Quality Technology に受理されており、2019 年中に印刷物として出版される予定です。受理された原稿は、 こちらからダウンロードできます。
最適軸設計 (ODA) アドインもファイル交換からダウンロードできます。このアドインには、ODA 設計を生成するために使用されるカスタム アプリケーションとユーザー ガイドが含まれています。
