レベル: 中級
Cameron Willden、統計学者、WL Gore & Associates
Willis Jensen 氏、グローバル統計チーム リーダー、WL Gore & Associates
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では、共線性が高いため、二次項の検出力が低くなる傾向があります。 面外軸値を持つ中心複合計画 (CCD) は、2 次効果間の共線性が大幅に小さくなる傾向があり、2 次項の検出力が高くなり、D 効率が向上し、平均予測分散 (I 最適性) が低くなります。対応する等サイズの最適計画。 新しい最適設計アルゴリズムを提案し、付随する JMP アプリケーションを提供して、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します。 最適な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変更には、面外の軸方向の実行が組み込まれており、結果の設計を「軸方向の最適設計」または ODA 設計と呼びます。 これらの ODA 設計は、通常、CCD と、立方体の実験領域で評価された二次応答曲面モデルの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、それらを他の競合する設計と比較して利点を示します。
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が Journal of Quality Technology に受理され、2019 年中に印刷される予定です。採録原稿をダウンロードできますここ.
の軸を使用した最適設計 (ODA) アドインFile Exchange からダウンロードすることもできます。このアドインには、ODA 設計の生成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。
