最適計画を選択の方法の指定

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D-最適計画を選択または追補・改善する際、初期計画の生成方法や改善点を探す方法などを指定することができます。通常、Minitabによって最適計画が探し出されるスピードを変えるために方法を変更します。しかしながら、他の考慮事項もまた解が求まるまでに要するスピードに影響します。たとえば、モデルに含まれる項が多いほど最適計画を見つけるプロセスには時間がかかります。
初期計画
順次最適化によって生成
すべての点が逐次選択されるように指定します。
すべての計画点を順次最適化によって生成する方が、D-最適性が比較的高い最適計画に繋がりやすくなります。D-最適性が比較的高い初期計画では、初期計画を改善する検索手順の数は少なくなります。
ランダムに選択される計画点の割合
一部の計画点がランダムに選択されるように指定します。ランダムに選択される計画点が多いほど、初期計画が生成されるスピードは早くなります。しかし、ランダムな計画点が多いと、階数不足行列が形成される可能性も高くなります。階数不足行列が形成される可能性は、選択する計画点の数が項を適合するのに最低限必要な数に近づくに連れて高くなります。
  • ランダム試行回数:生成する初期計画数を指定します。数が大きいほど、最適計画のD-最適性が高くなります。数が小さいほど、初期計画が生成されるスピードは早くなります。
  • ランダムデータジェネレータの初期値:同じ候補点から最適計画を選択した際に同じ最適計画が得られるように、ランダムデータジェネレータの初期値を指定します。同じ初期値を入力すると、ワークシートの順序が同じであれば、同じランダム点が選択されます。
初期計画を改善する方法
点数の交換による交換方式
交換法では考慮される可能性のある計画数が少ないため、通常は交換法の方がフェドロフ法よりも素早く解が求まります。
交換点の数が大きいほど、この方法による解の生成スピードは早くなります。この方法では、候補の中から最良の点のセットが追加されてから、最悪の点が削除されていきます。計画のD-最適性に改善の余地がなくなるまで削除が続行されます。
Fedorovの方法
フェドロフ法では交換法よりも考慮される可能性のある計画が多いため、フェドロフ法ではより高いD-最適計画が求まる可能性が高くなります。
D-最適性が最大限改善されるように、候補となるセットから1点が追加されて別の1点が削除されます。この処理が、計画に改善の余地がなくなるまで続行されます。
なし
初期計画を使用します。これは最もD-最適な計画に繋がりにくい方法ですが、完了までのスピードは最も早い方法でもあります。
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