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
最適計画は、その柔軟性と幅広い適用性、特にJMPのカスタム設計などのソフトウェアツールにおける堅牢な実装により、ますます普及しています。しかしながら、従来の最適応答曲面計画は、高い共線性のために二次項の検出力が低下する傾向があります。オフフェイス軸値を含む中心複合計画（CCD）は、二次効果間の共線性が大幅に低下する傾向があり、対応する同一サイズの最適計画と比較して、二次項の検出力が向上し、D効率が向上し、平均予測分散（すなわちI最適性）が低下します。本研究では、CCDと最適計画の相対的な利点を1つの計画に統合した計画を生成するための新しい最適計画アルゴリズムを提案し、付属のJMPアプリケーションを提供します。最適実験計画を生成するための座標交換アルゴリズムへのこの修正は、オフフェイス軸ランを組み込んでおり、結果として得られる計画を「軸を含む最適計画」またはODA計画と呼びます。これらのODA計画は、直方体実験領域で評価された二次応答曲面モデルにおいて、CCDと現在の最適計画の両方よりも一般的に優れた性能を示します。 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、他の競合する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ファイルで添付されています。JMPジャーナルファイルは、これらのプレゼンテーション資料すべての中心的なハブとして機能します。本研究に基づく論文はJournal of Quality Technologyに掲載が受理されており、2019年中に印刷版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。
軸を考慮した最適設計（ODA）アドインもFile Exchange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の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。
