こんにちは、
22個の2水準因子（ほぼすべてがカテゴリカル）を用いてスクリーニングDOE（実験計画法）を実行し、試行回数を最小限に抑えるためにPlackett-Burman法を24回実行したいと考えています。しかし、実現できない組み合わせがいくつかあります。例えば、コーティングを1層または2層で試し、2層の間にリンスを行うか行わないかを選択したい場合です。しかし、当然ながら、1層しかない場合はこのリンス処理は意味がありません。
そこで質問なのですが、Plackett-Burman計画を生成した後、テーブル内の組み合わせを手動で変更して、不可能な組み合わせを避けることは可能でしょうか？ また、Jumpはデータ分析の際にこの変更を考慮に入れているのでしょうか？
それとも、「許可されていない組み合わせ」を含めることができるカスタム デザインを使用するほうがよいでしょうか?
申し訳ありませんが、私は DOE についてあまり詳しくないので、あらゆる種類のモデルの背後にあるものについての理解は限られています。
どうもありがとうございます。
こんにちは@PredictingSet44さん、
コミュニティへようこそ！
許可されていない組み合わせを扱う場合は、カスタム設計プラットフォームを使用することをお勧めします。Plackett-Burman法は古典的な「教科書的な」設計であり、非常に便利ですが、あらゆる制約に対応できるわけではありません。
相互作用効果の推定可能性を「可能な場合」に設定したベイズ D 最適設計を作成できます: https://www.jmp.com/support/help/en/18.2/#page/jmp/bayesian-doptimality.shtml
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https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_doe-experimentaldesign-datascience-activity-7267084714568556544-_7WO
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この回答がお役に立てれば幸いです。
あなたの状況では、ネストされた設計を考慮する必要があるようです。
