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公開日: 04/01/2021

カスタム計画の概要

「カスタム計画」プラットフォームによって、自分の状況に応じた最適の計画を作成できます。

以下のようなさまざまな種類の因子を含めることができます。

連続変数

離散数値(水準数は任意)

カテゴリカル変数(水準数は任意)

ブロック(ブロックあたりの実験回数を指定)

共変量

配合

定数

調整不可能

因子の領域を指定

実験で用いる因子の領域を制限するために、線形制約や許可しない組み合わせを指定できます。カテゴリカル、連続変数、および離散数値の因子に対して制約を課すことができます。因子の制約を定義を参照してください。

変更が困難な因子の指定

連続変数、離散数値、カテゴリカル、および配合因子に対して、変更が困難かどうかを、「容易」、「困難」、「非常に困難」という3段階で指定できます。「困難」を指定した場合は分割法における一次単位として、「非常に困難」と「困難」を指定した場合は一次単位と二次単位として設定されます。変更が困難な共変量も指定できます。

興味がある効果の指定

「カスタム計画」では、実験者が仮定しているモデルを明示的に指定します。仮定したモデルに基づき、計画が作成されます。モデルには、推定したい効果をすべて含むのが理想です。なお、モデルには、主効果、交互作用、応答曲面効果、および(最大5次までの)多項式の効果を自由に含めることができます。また、各効果に対して、必ず推定するか、可能な場合のみ推定するかを設定できます。可能な場合のみに推定する効果がある場合には、「カスタム計画」では、Bayes流の最適計画を作成します。モデルを参照してください。

実験回数の指定

「カスタム計画」プラットフォームでは、実験回数を指定できますので、実験者の予算に合った計画を立てることができます。「カスタム計画」プラットフォームでは、必要な効果を推定するのに必要な最小の実験回数と、デフォルトの実験回数が表示されます。これらの値は、実験回数を決めるための指針となります。計画の生成を参照してください。

適切な種類の計画を作成

「カスタム計画」では、さまざまな種類の計画を作成できます。それには、従来の古典的な計画や、乱塊法なども含まれています。各種計画の例は、カスタム計画の例を参照してください。

最適計画の作成

「カスタム計画」プラットフォームでは、分析者によって指定された設定に基づいて、最適な計画が作成されます。アルゴリズムは次のような最適化基準をサポートしています。

D-最適化基準

I-最適化基準

Bayes流のD-最適化基準およびI-最適化基準([可能な場合のみ]が指定された場合)

A-最適化基準

交絡最適化基準

最適化基準を参照してください。

これらの最適計画は、座標交換(Meyer and Nachtsheim, 1995)と呼ばれるアルゴリズムによって作成されます。座標交換アルゴリズムを参照してください。

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