空間を埋めるデザインの拡張こんにちは、
空間充填計画（5因子、要求実験数30件、推奨実験数50件）を用いた実験計画を作成し、この計画を拡張したいと考えています。しかし、計画を拡張しようとすると、空間充填オプションがグレーアウトしていて選択できません。このオプションを有効にする方法をご存知ですか？
ご協力誠にありがとうございました。
実験計画法空間を埋めるデザインの拡張についてこんにちは@SquaresJackal10さん、
実際、私は 5 つの連続因子に対して Fast Flexible FIlling デザインを使用して状況を再現し、それを Space Filling 拡張で拡張しようとしましたが、同じ結果が得られました。
これをまだ動作させるための回避策/「トリック」があります:
- 元のデザインで、列プロパティ「混合」を削除し、「デザイン ロール」列プロパティを「混合」から「連続」に変更します。
- オーグメントデザインプラットフォームを使用してデザインを拡張し、混合デザインのように見えるように十分近い 2 つの線形制約を指定します。
特定の設計スペースに焦点を当てたい場合は、他の制約を追加して設計スペースを絞り込むこともできます。
- 必要な実行回数を指定して、拡張設計を作成します。
- 設計が作成されたら、因子の列プロパティを元の値に戻します。「混合」を追加し、「設計役割」を「混合」に戻します。新しい実行における因子の合計がちょうど1になることを確認します。そうでない場合は、因子の値の合計が1になるように再スケーリングします（再スケーリングは次のように行うことができます：X'1 = X1 / Sum(X1+X2+X3+X4+X5)。再スケーリングされた新しい値X'1は混合制約を満たします）。
- 拡張は混合制約を満たす必要があります (ここでは 10 回の新規実行が緑色で追加された例を示します)。
ただし、因子数が中程度または多い場合の混合空間充填計画には注意が必要です。次元（因子数）が増加すると、実験空間の体積は指数関数的に増大します。「従来の」空間充填計画では、この状況により点間の距離が拡大し、次元数の増加に伴い実験空間はより疎になります。しかし、量的制約（混合シナリオなど）を追加すると、逆の状況が発生します。因子数が増加すると、実験空間における点の広がりが小さくなり、小さな値の周囲で値の範囲が狭まります。
元のデザインでは、最大値が 1 ではなく 0.7 付近にあるため、この状況を確認できます。
以下は、混合設計において因子の数が増えるにつれて値の分布がどのように縮小するかを示すために作成した視覚化です。
https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_doe-doe-datascience-activity-7350781215546699777-Ofo9をご覧ください
混合設計空間が完全に探索されていることを確認したい場合は、モデルベースの混合設計 (実験空間の隅にポイントを配置) と空間充填混合設計を組み合わせて使用すること、および/または組み合わせを使用してデータセットを作成し、それを空間充填設計の候補セットとして使用することをお勧めします。探索するすべての可能な組み合わせのデータセットを作成し、空間充填プラットフォームに移動して、赤い三角形で [設計のロード] を選択し、データセットを候補セットとして使用します。この候補セットでは、Fast Flexible Filling アルゴリズムによってポイントが選択されます。
この回答がお役に立てれば幸いです。
空間を埋めるデザインの拡張についてこんにちは、ビクターさん。
迅速なご回答、本当に助かりました。組み合わせ法を用いてデータセットを作成し、それを空間充填設計の候補セットとして使用する方法について、もう少し詳しく説明していただけますか？試してみたのですが、うまくいきませんでした。
ありがとう
空間を埋めるデザインの拡張についてこんにちは@SquaresJackal10さん、
原理は非常にシンプルです。因子ごとに1列ずつ、最小レベルから最大レベルまでの値と特定のステップ値を持つデータテーブルを作成します。次に、これらの単一列データテーブルをカルテシアン結合し、因子値のすべての可能な組み合わせを作成します。その後、混合制約を満たさない行をフィルタリングします（少し面倒です）。このアプローチでは組み合わせの数が急速に増加するため、結合操作ごとに段階的にフィルタリングするか、それに応じてステップ値を選択するように注意してください。
プロファイラーでランダム列の式をY（合計など）として指定し、 シミュレーターでシミュレーション実験によってデータセットを作成するか、ランダム分布を直接指定して「テーブルを作成」をクリックし、ポイント数を指定してデータセットを作成することもできます。この最後のオプションの利点は、制約がデフォルトで考慮される（つまり手動でフィルタリングする必要がない）ことですが、ポイントの分布が実験空間を完全にカバーしない（または一部の領域でまばらになる）可能性があります。
この回答がお役に立てれば幸いです。
