他の種類の要因の中でも、カスタムデザイナーに JMP 連続因子および任意の数のレベルを持つカテゴリカル因子のための機能があります。設計者は、連続的な要因は、低い値から高い値までの指定された範囲内で任意の値を取り得ると仮定します。
ただし、場合によっては、数値係数が取ることのできる値に実際的な制限があります。たとえば、サービスキューのシミュレーションでは、サーバーの数は現実的には1、2、3のような正の整数値しか取ることができません。
3つのレベルを持つカテゴリカルファクタを定義するだけではいけませんか。
はい、以前は上記の状況に対する1つの回避策として、希望するレベル数のカテゴリカル要因を使用しました。これはいくつかの理由から完全に満足のいくものではありません。
1）カテゴリカル要因のレベルには順序がありませんが、2は1から3の間であることがわかります。
2）3つのレベルを持つカテゴリカル因子には2つの自由度がありますが、通常、これらの効果を数値因子で線形成分と2次成分に分離することをお勧めします。
因子を連続的に定義し、モデルに2次項を追加してはどうでしょうか。
このアプローチは実行可能であることが多いですが、時々最適設計は高い、中間および低い値ではない値を含んでいます。
離散数値因子の導入…
これらの要因は、間隔上で任意の値をとることができる完全に連続的な要因と、一定数の順序付けされていないレベルを持つカテゴリカル要因との間の中間点を占めます。離散数値係数には、順序付けられた許容値のセットがあります。これらの値は等間隔である必要はありません。たとえば、離散数値因子には1、3、10の値を選択できます。この間隔は、応答が因子値の対数の関数であると考える場合に役立ちます。
離散数値因子をどのように作成しますか？
図1は、カスタムデザイナでファクタを追加するためのインタフェースを示しています。離散数値因子は、連続因子の下およびカテゴリカル因子の上のリストの2番目にあります。また、この図は、いくつのレベルを持つかを指定することによって、離散的な数値因子を定義することも示しています。
図のように3段階の選択をした後、因子リストには、指定できる3つの数値のエントリがあります。
やる気を起こさせる例はどうですか。
顧客が1人から4人のサービス担当者にアクセスできるプリントショップを想像してください。サーバーは1〜3台のマシンを使用でき、各マシンには3つの操作方法があります。図2は、この例の係数表を示しています。
要因を定義したら、モデルの指定に進みます。図3は、このシナリオのデフォルトモデルを示しています。
カスタムデザイナの以前のバージョンでは、デフォルトモデルには各要素の主な効果のみが含まれていました。図3では、サーバー数とマシン数の係数に2次項と3次項があります。
デフォルトモデルが変更された理由と、「可能であれば」の推定可能性とはどういう意味ですか？
離散的な数値因子に対する追加の用語は不可欠です。これらがないと、カスタムデザイナーは各要素の上限値と下限値のみを選択します。3レベルの数値因子を使用する最適設計では、2次効果が必要です。4レベルの数値因子は3次モデル項を必要とします - それは3次多項式を決定するために4つのユニークな設定を取ります。
これらの追加の項を必要ではなく可能な場合として指定すると、設計最適化問題は、主な効果のみを含む通常のデフォルトモデルのようになります。それはまた、そうでなければ必要とされるよりも少ない数のランを選択することを可能にする。あなたはすべての用語が必要になりたい場合。次にそれらを選択して[Estimability]列の内側をクリックして変更を加えます。
次は何が起こる？
私はあなたが表1で見ることができる12ランデザインを作成しました。
デザインの対称性が明確になるように、テーブルを左から右にソートしました。この設計では、Number of ServersとNumber of Machinesのすべての可能な組み合わせが使用されています。また、Number of ServersとMethodのすべての組み合わせも使用されます。Number of MachinesとMethodの組み合わせは9つしかないため、そのうち3つを繰り返します。
注意すべき主な点は、離散数値因子については、設計が許容レベルのみを使用することです。
