6種類の材料で混合するDoE、最大3種類まで使用してください。コミュニティの皆様へ
以下のような要素を組み合わせた実験計画法（DoE）を設定したいと考えています。
- ポリマー：80％
- 水分：18.4％～20％
- 添加剤1：0～0.8％
- 添加剤2：0～0.8％
- 添加剤3：0～0.8％
- 添加剤4：0～0.8％
- 添加剤5：0～ 0.2 ％
Polymerは定数なので、それを削除しました。したがって、次のようになります。
- 水：92％～100％
- 添加剤1：0～4％
- 添加剤2：0～4％
- 添加剤3：0～4％
- 添加剤4：0～4％
- 添加剤5：0～ 1 ％
今度は添加剤の性能をスクリーニングしたいのですが、混合物中に同時に存在する添加剤は1種類か2種類だけにしたいのです。
このモデルでは、主効果と2つの添加剤間の相互作用のみを考慮したいと考えています。水は充填剤としてのみ機能し、応答に影響を与えないため、Add * water間の効果は無視し、Add(A)*Add(B)の効果のみを考慮します。
JMPが1種類または2種類の添加剤と水のみを含む混合物を選択するようにするにはどうすればよいか、どなたかご説明いただけますでしょうか？
どんなアイデアでも歓迎します。
よろしくお願いします。
実験計画法Re: 6種類の材料を使った混合物 DoE、最大3種類まで使用してください。こんにちは、 @DocBo さん。
コミュニティへようこそ！
水（溶媒）と添加剤の比率に着目して、まずスクリーニング（最適）設計を使用してみてはいかがでしょうか？添加剤のスクリーニングでは水の影響は関係ないので、5種類の添加剤に対してD最適設計から始め、主効果、2因子交互作用（必要に応じて二次効果も）を含むモデルを指定できます。 混合設計を実行すべきでない場合については、こちらをご覧ください。
混合設計は最適化設計の一種であるため、（ほぼ）すべての因子を含む最適な配合を見つけたい場合に適しています。
基数制限は本当に物理的な必要性（配合が不安定であったり、2つ以上の添加剤では実現不可能であったりする）によるものですか？
実験テーマに混合実験計画法を適用したい場合は、二次混合モデルを指定するだけで、配合物に最大2種類の添加剤を含む実験計画法が得られます。このテーマの例を参照してください： 3成分以上の混合実験計画法（3成分混合のみ可）
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 6種類の材料を使った混合物 DoE、最大3種類まで使用してください。こんにちは、 @Victor_G さん。
迅速なご対応と追加情報・リンクをありがとうございました。
添加物を一度に最大2種類までという制限は、私が満たさなければならない要望ではありますが、直接的な物理的必要性はありません。
1)モデルと予測プロファイラを使用して、制約を事後的に実装するにはどうすればよいでしょうか？しかし、これだと不要なテストが増え、添加物が多すぎることになりませんか？
2) 連続因子と2因子交互作用を含む通常の実験計画法を設定しましたが、3つ以上の添加物を含む実験計画が作成されてしまいます。一度に最大2つの添加物を含む実験計画を作成するにはどうすればよいでしょうか？
よろしくお願いします。
Re: 6種類の材料を使った混合物 DoE、最大3種類まで使用してください。こんにちは、 @DocBo さん。
1) 制約なしで添加剤をテストすると、設計における添加剤の主効果と相互作用効果をより簡単かつ正確に判断できます。モデルにリンクされた予測プロファイラを使用する場合、Ctrlキーを押しながらクリックして因子の値を任意の値（0など）に設定し、対応する因子の値を設定し、 ロック因子設定をチェックして、モデルによって特定された有望性の低い因子を除外して式を最適化できます。
2) 候補セット方式を使用することもできます。一度に2つの因子のみを含むテーブルを作成し、このテーブルを使用してカスタムデザインプラットフォームの「 共変量因子の選択」オプションで設計内の実行を選択します。 バランス型不完全ブロック設計も選択肢の一つです（ 例はこちら）。または、より優れた設計オプションを提供する前述のアドインのリリースをお待ちください。
最高、
Re: 6種類の材料を使った混合物 DoE、最大3種類まで使用してください。こんにちは、
JMP 19.1 をご利用の場合は、JSL 関数で新しい機能を利用できます。この関数を使用すると、指定されたコンポーネント グループ変数に対して、線形制約、変数境界制約、およびカーディナリティ制約を適用できるランダム サンプル (候補セット) を生成できます。この関数は Random Linearly Constrained Uniform と呼ばれています。これは、JMP に長年存在する Polytope Uniform Random 関数の拡張です。(使用方法の詳細といくつかの例は、JMP オブジェクト スクリプト インデックスに記載されています。) 例として、次の JSL でこの関数を呼び出すことができます。
Names Default To Here( 1 );
A = [1 1 1 1 1 1];
b = [1];
L = [.92 0 0 0 0 0 ];
U = [1 .04 .04 .04 .04 .01];
nwarm = 100;
nstride = 100;
tol = 1e-8;
// Index the constrained subgroups. Index = 0 is not in a constrained subgroup.
G = [0 1 1 1 1 1];
// Lower cardinality constraints for the constrained subgroups
LC = [1];
// Upper cardinality constraints for the constrained subgroups
UC = [2];
points = Random Linearly Constrained Uniform(
100,
A,
b,
L,
U,
1,
0,
0,
nwarm,
nstride,
tol,
G,
LC,
UC
);
dt = As Table( points );
これにより、100個の実行結果からなる候補セットが生成され、以下のようなテーブルに保存されます。
JMP Pro 19 に搭載されているベイズ最適化プラットフォームは、このような問題に最適です。詳細については、私が Kasia と Chris と共に Discovery で行ったプレゼンテーションをご覧ください: JMP 19 を使用した複雑な制約を含む定式化のベイズ最適化... - JMP ユーザーコミュニティ。
これがお役に立てば幸いです。
敬具、
ローラ
Re: 6種類の材料を使った混合物のDoE、最大3種類まで使用してください。ローラさん、こんにちは。これはベイズ最適化の自動モードにしか適していないのでしょうか？ベイズ最適化のカスタムモードで候補データセットを使用してすべての制約を適用しようとしたのですが、プロファイラが無効になっているようです。これは想定される動作なのでしょうか？
