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Minitab zeigt das Kriterium und gibt an, ob der Versuchsplan ausgewählt oder erweitert wurde.
Für faktorielle Versuchspläne gibt Minitab als einziges Kriterium die D-Optimalität an.
Die Anzahl der potenziellen Versuchsplanpunkte gibt an, wie viele Versuchsplanpunkte (Arbeitsblattzeilen) bei der Suche nach dem optimalen Versuchsplan berücksichtigt werden. Ein Versuchsplanpunkt ist eine experimentelle Bedingung bzw. eine Kombination von Faktorstufen, bei der Antwortvariablen gemessen werden. Jeder Punkte entspricht einer Zeile im Arbeitsblatt, das die potenziellen Versuchsplanpunkte enthält.
Die Anzahl der zu erweiternden/verbessernden Versuchsplanpunkte gibt an, wie viele experimentelle Durchläufe im Versuchsplan enthalten sind, bevor die Erweiterung oder Verbesserung abgeschlossen ist.
Verwenden Sie die Anzahl der Versuchsplanpunkte, um die Anzahl der Punkte im Anfangsversuchsplan zu erfahren. Ein Punkt ist eine experimentelle Bedingung bzw. eine Kombination von Faktorstufen, bei der Antwortvariablen gemessen werden. Der Anfangsversuchsplan kann replizierte Punkte enthalten, d. h., die Anzahl der zu erweiternden/verbessernden Versuchsplanpunkte kann die Anzahl in der potenziellen Menge der Versuchsplanpunkte übersteigen.
Die Anzahl der optimalen Versuchsplanpunkte gibt an, wie viele experimentelle Durchläufe im endgültigen optimalen Versuchsplan enthalten sind.
Verwenden Sie die Anzahl der optimalen Versuchsplanpunkte, um die Anzahl der Punkte im endgültigen Versuchsplan zu erfahren. Ein Punkt ist eine experimentelle Bedingung bzw. eine Kombination von Faktorstufen, bei der Antwortvariablen gemessen werden. Wenn Sie den optimalen Versuchsplan speichern, entspricht jeder Punkt einer Zeile im Arbeitsblatt.
Die Liste zeigt die Buchstaben, die für die Terme im Modell stehen. Terme höherer Ordnung werden durch mehrere Buchstaben dargestellt. Der erste Faktor ist beispielsweise A und der zweite Faktor B. Die Wechselwirkung zwischen den ersten zwei Faktoren im Arbeitsblatt lautet AB. Die Anzahl der Terme muss kleiner als die Anzahl der Versuchsplanpunkte im optimalen Versuchsplan sein.
Die Freiheitsgrade für alle Terme im Modell muss kleiner als die Anzahl der Versuchsplanpunkte im optimalen Versuchsplan sein. Bei Termen mit ausschließlich stetigen Variablen entspricht der Wert der von den Termen genutzten Freiheitsgraden der Anzahl der Terme. Bei kategorialen Termen hängen die Freiheitsgrade von der Anzahl der Stufen der kategorialen Faktoren oder Prozessvariablen ab.
Verwenden Sie die Ergebnisse, um festzustellen, welche Terme Minitab zur Berechnung der Optimalitätskriterien heranzieht. Da die D-Optimalität von den Termen abhängt, ist ein Versuchsplan, der für eine Gruppe von Termen D-optimal ist, höchstwahrscheinlich nicht auch für eine andere Gruppe von Termen D-optimal.
Bei der Verwendung der distanzbasierten Optimalität breitet Minitab die Versuchsplanpunkte gleichmäßig über den Versuchsplanraum aus. Bei einem Wirkungsflächenversuchsplan können Sie alle Faktoren oder eine Teilmenge der Faktoren verwenden. Bei einem Mischungsversuchsplan müssen Sie alle Komponenten im Versuchsplan einbinden. Einem Mischungsversuchsplan können außerdem Prozessvariablen hinzugefügt werden.
Bei einem Wirkungsflächenversuchsplan gibt Minitab die Anzahl der Faktoren im Versuchsplan an. Bei einem Mischungsversuchsplan gibt Minitab die Anzahl der Komponenten in der Mischung sowie die Anzahl der Prozessvariablen im Versuchsplan an.
Angenommen, Sie vergleichen die Ergebnisse nach einer Zufallsauswahl mit den Ergebnissen nach einer Kombination aus sequenzieller und Zufallsauswahl für den gleichen Versuchsplan.
In diesen Ergebnissen fand Minitab durch die Auswahl verschiedener Ausgangspunkte einen D-optimaleren Versuchsplan bei Anwendung der kombinierten Methode mit verschiedenen Anfangsversuchsplänen.
Vergleichen Sie die Ergebnisse, die mit der Austauschmethode und der Fedorov-Methode erzielt werden. Beim ersten Ergebnissatz wird die Austauschmethode verwendet. Beim zweiten Ergebnissatz wird die Fedorov-Methode verwendet.
In diesen Ergebnissen hat der Algorithmus mit der Fedorov-Methode einen Versuchsplan mit einer größeren D-Optimalität gefunden. Größere Werte der D-Optimalität weisen auf einen optimaleren Versuchsplan hin.
| Bedingungszahl: | 223,585 |
|---|---|
| D-Optimalität (Determinante von XTX): | 6,43729E+28 |
| A-Optimalität (Spur von inv(XTX)): | 11,4062 |
| G-Optimalität (durchschn. Hebelwirkung / max. Hebelwirkung): | 0,96875 |
| V-Optimalität (durchschnittliche Hebelwirkung): | 0,96875 |
| Maximale Hebelwirkung: | 1 |
| Bedingungszahl: | 213,875 |
|---|---|
| D-Optimalität (Determinante von XTX): | 8,91317E+28 |
| A-Optimalität (Spur von inv(XTX)): | 11,1267 |
| G-Optimalität (durchschn. Hebelwirkung / max. Hebelwirkung): | 0,96875 |
| V-Optimalität (durchschnittliche Hebelwirkung): | 0,96875 |
| Maximale Hebelwirkung: | 1 |
Die Liste zeigt die Zeilennummern der Punkte in der Menge der potenziellen Punkte in der Reihenfolge, in der der Algorithmus die Punkte dem Versuchsplan hinzufügt.
Verwenden Sie die Liste, um die optimalen Punkte in der Menge der potenziellen Punkte zu bestimmen. Die Reihenfolge entspricht den Zeilen, nicht der Spalte mit der Standardreihenfolge oder der Spalte mit der Durchlaufreihenfolge. Die Reihenfolge der Punkte in der Menge der potenziellen Punkte wirkt sich darauf aus, wie der Algorithmus fortfährt; wenn sich also die Reihenfolge im Arbeitsblatt ändert, kommt der sequenzielle Algorithmus mit großer Wahrscheinlichkeit zu einer anderen optimalen Lösung.
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