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基準が表示され、その計画が選択されたものなのか追補された物なのかを示します。
要因計画においては、D-最適性のみが基準として使用できます。
候補計画点の数は、最適計画を探す際に考慮される計画点の数（ワークシートの行数）を表しています。計画点とは、応答を測定するときの各実験条件または因子水準の組み合わせです。各点は、候補点を含むワークシートの行に対応します。
追補・改善する計画点の数は、追補や改善が完了する前の計画に含まれる実験の実行数を表しています。
計画点の数から、初期計画に含まれる点の数を確認します。点とは、応答を測定するときの各実験条件または因子水準の組み合わせです。初期計画には反復点が含まれることがあるため、追補・改善する計画点の数は、候補となる計画点の数を超えてもかまいません。
最適計画の計画点の数は、最終最適計画に含まれる実験の実行数を表しています。
最適計画の計画点の数から、最終計画に含まれる点の数を確認します。点とは、応答を測定するときの各実験条件または因子水準の組み合わせです。最適計画を保存すると、各点はワークシートの行に対応します。
リストには、モデル内の項を表す文字が表示されています。高次の項は複数の文字で表されます。たとえば、最初の因子はAで2番目の因子はBとします。ワークシートに示される最初の2つの因子の交互作用はABになります。項の数は、最適計画に含まれる計画点の数より少なくなくてはなりません。
モデル内すべての項の自由度は、最適計画の計画点の数より少なくなくてはなりません。連続変数のみを持つ項においては、項の自由度は項の数と同じです。カテゴリ変数の項においては、自由度はカテゴリ因子またはプロセス変数の水準数によって異なります。
結果を使用して、最適性判定基準の計算に使用される項を確認します。D-最適性は項によって異なるので、ある項のセットに対してD-最適な計画は、他の項のセットに対してD-最適でない可能性が高いです。
距離ベースの最適性では、計画点が計画空間全体に均一に分散されます。応答曲面計画では、すべての因子を含めることも、因子のサブセットを使用することもできます。混合計画では、すべての成分を計画に含めなければなりません。混合計画にはプロセス変数を追加することもできます。
応答曲面計画では、計画に含まれる因子の数が示されます。混合計画では混合に含まれる成分の数と計画に含まれるプロセス変数の数が示されます。
たとえば同じ計画において、すべて逐次選択を使用した結果と、逐次選択とランダム選択の組み合わせを使用した結果を比較するとします。
この結果では異なる開始点を試すことで、異なる初期計画の組み合わせ手法から、よりD-最適な計画が見つかりました。
交換法とフョードロフの方法の結果を比較します。最初の結果のセットでは、交換法が使用されています。2つ目の結果のセットでは、フョードロフの方法が使用されています。
これらの結果では、フョードロフの方法でよりD-最適な計画が得られました。D-最適性の値が大きくなるほど、より最適な計画であることを示します。
| 条件数: | 223.585 |
|---|---|
| D-最適性 (XTXの行列式): | 6.43729E+28 |
| A-最適性 (inv (XTX) のトレース): | 11.4062 |
| G-最適性 (平均てこ比/最大てこ比): | 0.96875 |
| V-最適性 (平均てこ比): | 0.96875 |
| 最大てこ比: | 1 |
| 条件数: | 213.875 |
|---|---|
| D-最適性 (XTXの行列式): | 8.91317E+28 |
| A-最適性 (inv (XTX) のトレース): | 11.1267 |
| G-最適性 (平均てこ比/最大てこ比): | 0.96875 |
| V-最適性 (平均てこ比): | 0.96875 |
| 最大てこ比: | 1 |
候補セット内での点の行数が、アルゴリズムが計画に点を追加する順番でリストに表示されています。
候補セット内の最適点を特定できるようにリストを使用します。順番は、標準順序や実行順序の列ではなく、行に対応しています。候補セット内の点の順序はアルゴリズムの進行に影響するので、ワークシートの順番が変わると、アルゴリズムは別の最適解を探して実行されます。
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