モデル

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「モデル」アウトラインでは、（推定したいすべての効果を含む）仮定するモデルを指定します。各効果に、「推定」の種類を指定します。この「推定」には、効果を推定することが必須なのか、可能な場合にのみ推定すればよいかを指定します。

「モデル」アウトラインが開いた際、ほとんどの因子で主効果だけが表示されます。ただし、離散数値の因子に対しては、べき乗の項も追加されます。その場合、2次以上のべき乗項の「推定」は、［可能な場合のみ］に設定されます。それらを必ず推定したいときには、「推定」を［必須］に変更してください。

メモ: 離散数値のべき乗項に対する推定を常に［必須］にするには、それには、［ファイル］>［環境設定］>［プラットフォーム］>［実験計画(DOE)］を選択します。そして、［離散数値のべき乗を必須に指定］にチェックを入れます。

図4.21 「モデル」アウトライン

計画のデータテーブルを作成すると、そのデータテーブルには「モデル」というスクリプトも保存されます。離散数値因子を除き、この「モデル」スクリプトには、「モデル」アウトラインで指定された効果が含まれます。離散数値因子の場合、「モデル」スクリプトには、主効果と2乗項だけが含まれます。

「モデル」アウトラインには、以下のボタンとフィールドがあります。

すべての因子おける主効果をモデルに追加します。ただし、離散数値の因子に関しては、べき乗項も追加します。

交互作用効果を追加します。「因子」アウトラインで因子を選択していない場合は、［2次］、［3次］、［4次］、［5次］を選択すると、その次数までの交互作用すべてが追加されます。特定の因子についてある次数までの交互作用を追加するには、「因子」アウトラインで因子名を選択し、交互作用を選択し、指定したい次数を選択します。なお、非配合因子と配合因子の間の交互作用、ブロック因子や定数因子との間の交互作用は追加されません。

連続尺度の因子に対し、応答曲面モデルの項（2次までの交互作用と2乗項）を追加します。応答曲面モデル（RSM; Response Surface Model）の項にはカテゴリカル因子は含まれません。また、非配合因子の主効果のうち、すべての配合因子と交互作用があるものは、モデルから削除されます。

特定の交互作用項を追加します。「因子」アウトラインで因子名、「モデル」アウトラインで効果名を選択します。［交差］をクリックすると、「モデル」アウトラインにそれらの交差項が追加されます。

べき乗の項を追加します。「因子」アウトラインで因子を選択していない場合は、連続尺度の因子すべてに対してべき乗項が追加されます。「因子」アウトラインで因子を選択してある場合は、選択されている因子に対してのみ、べき乗項が追加されます。［2 次］、［3 次］、［4 次］、［5 次］の中から追加する項の次数を選択してください。

Scheffeの3次多項式

すべての配合因子に対してSchefféの3次多項式を追加します。これらの項は、3次多項式の配合モデルを作成する際に使用します。

項目の削除

選択されている効果を削除します。

効果の名前。

その効果を推定する必要性を指定します。

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「推定」を［必須］に設定した場合、その効果を必ず推定可能にするような計画をアルゴリズムは探します。

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「推定」を［可能な場合のみ］に設定した場合、指定された実験回数においてそれらの項がなるべく推定できるような計画を探します。

離散数値因子のべき乗項を除き、すべての効果はデフォルトでは［必須］に設定されます。効果の「推定」の種類を変更するには、値をクリックしてください。

Bayes流D-最適化基準における［可能な場合のみ］の効果の推定

Bayes流のD-最適計画法では、［必須］の項を精度良く推定し、さらに［可能な場合のみ］の項を包括的に検出（し、一部を推定可能に）するような計画が作成されます。詳細については、「応答曲面計画」および第 “Bayes流のD-最適化基準”を参照してください。