DOEカスタム設計に関する問題点LPP問題について疑問があります。
DOE→カスタムデザインを選びます
ここで私たちの目的を定義します
Z=最大値または最小値
次に、要因とその変数型および範囲（例えばX1とX2）を定義し、それらに依存します。
次に制約を定義します
次に、実行回数を選択します（デフォルトまたはユーザー定義）。
次に「デザインを作成」→「テーブルを作成」を選択します。
X1とX2の値のデータオプションは、この段階ですでに固定されています。
私たちのモットーである Z=X1 +X2 または X1-X2 または X1*X2 またはその他多くの可能性のある式は、現時点では JMP で定義されていません。
では、JMPはどのようにしてその数式に基づいて最適値を取得できるのでしょうか？
私も同じ問題に直面しています。データセットから極端な値ばかりが出てきてしまうのですが、最適な値はその中間にあるはずです。
実験計画法件名：DOEカスタム設計に関する問題こんにちは、 @AnkushSethi さん。
コミュニティへようこそ！
適切な仮定モデル（または対象となる問題に適した基本モデル）を定義することは、必ずしも容易ではありません。目的（スクリーニング、探索、最適化、予測など）、因子の数、実験予算の制約（実行可能な回数）によって、選択肢は異なります。仮定モデルは、問題に対する答えとなる仮定方程式を定義するのに役立ち、このモデル/方程式を決定するのに役立つ設計点を生成するのに役立ちます。この段階ではモデルを完全に指定する必要はありません。結果が得られた後に分析してモデルを適合させ、最終的なモデルは設計作成時に指定した仮定モデルよりも単純（項が少ない）になる可能性があります。また、仮定モデルが単純すぎる場合（項が不足している場合）、最初からやり直すことなく、新たに生成した予備実験を使用して、より多くの項を持つより複雑なモデルを探索するように設計を拡張できます。最後に、想定されるモデルについて全く知識がない場合や、モデルの形式に興味がない場合は、 空間充填設計を試すこともできます。これは、実験空間に均一に分布した点を生成する設計であり、さまざまなモデリング手法（標準的な多変量線形モデルや機械学習モデル）によって最適化と予測を可能にします。
問題の目的と使用したい戦略を理解するための情報が非常に限られています。また、回答の目的（最大化か最小化か）と、回答に中間値を含める必要がある理由についても少し混乱しています。目的を「 目標値に合わせる」と定義し、最適値として期待される任意の値（中間値または任意の値）を指定できます。
ただし、因子の数が少なく、応答を最適化して中程度の値を得たい場合、応答曲面モデル（ モデルパネルのRSMをクリック）を指定することで、因子が範囲の最小値、中間値、最大値の3つのレベルでテストされるようにすることができます。これにより、応答値のばらつきが大きくなり、因子の最小値と最大値のみを研究した場合に極端な応答値しか得られない状況を回避できます。
実験予算が限られていて、完全なRSMモデルをテストするための実験回数を確保できない場合でも、実験計画の中心点を追加して（ 「設計生成」パネルで中心点の数を指定）、実験計画の中心における応答値をテストすることができます。
あなたの問題を正しく理解できたことを願っています。そして、この2つの選択肢があなたのお役に立てば幸いです。
件名：DOEカスタム設計に関する問題こんにちは、 @AnkushSethi さん。「 LPP問題」というのは、線形計画問題のことでしょうか？もしそうであれば、DoEは線形計画問題向けには設計されていません。
