D最適応答曲面計画選択の例で、材料科学者は候補となる30点の中から20の計画点のサブセットを選択します。
選択した20の計画点に対するデータを収集したあと、追加で5回計画点の実験を行えると判断しました。元の計画に対してはすでにデータを収集してあるため、これらの点は、追補/最適化処理の際に除外されることがないよう追補された計画で保護しなければなりません。そのためには、最初の最適計画で既に選択されている計画点に、負の指標をつけます。
科学者は追加で5回計画点を実行すると決めました。元の計画に対してはすでにデータを収集してあるため、これらの点は追補/最適化処理の際に除外されてはなりません。元の20の計画点を保護するため、最初の最適化計画ですでに選択されている計画点に、負の指標をつけます。指標列の作成方法の詳細は、ステップ2を参照してください。
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 |
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標準順序 | 実行順序 | 点タイプ | ブロック | A | B | C | D | 最適点 |
12 | 1 | 1 | 1 | 8.25 | 55 | 0.75 | 6.5 | 1 |
11 | 2 | 1 | 1 | 6.75 | 55 | 0.75 | 6.5 | 0 |
C9 | C10 |
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最適点 | -1で実行を保持 |
1 | −1 |
0 | 0 |
この例では、初期計画は逐次選択で作成され、1回につき1つの計画点を交換する交換法により改善されました。
どの計画点が選択されるかは、候補セット内での点の行順によって異なります。つまり、同じ候補セットでも、行の順序が違えば異なる最適計画が選択される可能性があります。これが起こりうるのは、複数のD-最適計画が指定した点の候補セットに対して存在することがあるためです。
条件数: | 8.53018 |
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D-最適性 (XTXの行列式): | 3.73547E+20 |
A-最適性 (inv (XTX) のトレース): | 1.99479 |
G-最適性 (平均てこ比/最大てこ比): | 0.64 |
V-最適性 (平均てこ比): | 0.64 |
最大てこ比: | 1 |