混合計画の生成

混合計画の解説

混合計画は，配合の最適化に関係する実験の結果をモデルするために使用される．結果のモデルは，"混合分布（mixture distribution）"と呼ばれる．

混合計画は，以下の特徴により要因計画と異なる:

• 調査される要因は，合計が１に等しい比率である．
• 要因が独立に変化しない（比率の合計が常に１）ので，実験計画の構築に制約がある．

XLSTATでの混合計画オプション

実験計画: 使用したい実験計画を選ぶ．要因の数に応じて，実験計画が提供される．

モデルの次数: シンプレックス計画の場合，モデルの次数を選択することができる．

混合の総量: 混合の総量を入力する．これは実験で使用する混合の量である．

実験シートを表示: 各実験の個別のExcelシートを表示したい場合は，このオプションを有効にする．これは，それらを印刷して実験を実施するために役立つ．

XLSTATでの混合計画の結果

変数情報: この表は，要因に関する情報を示す．各要因で，ショート名，ロング名，単位および物理単位が表示される．

実験計画: この表は，完全な実験計画を表示する．追加の列は，要因および応答，各実験のラベル，並べ替え順序，実行順序，および反復に関する情報を含む．

応答最適化: 実験計画の後に応答最適化の表が表示される．そして，以下のパラメータを選択しなければならない：

• 目的: 最適化の目的を選ぶ．最小，最適および最大から選べる．

選択された目的が，最適または最大なら，以下のフィールドが有効になる：

• 下限: そこより下は望ましさが0である下限の値を各応答で入力する．
• 目標 (左): そこより上は望ましさが1である下限の値を各応答で入力する．

選択された目的が，最適または最小なら，以下のフィールドが有効になる：

• 目標 (右): そこより下は望ましさが1である上限の値を各応答で入力する．
• 上限: そこより上は望ましさが0である上限の値を各応答で入力する．
• s: 増加する望ましさ関数が非線形であるなら，このオプションを有効にする．そして， 0.01 から 100の間の値で形状パラメータの値を入力する．
• t: 減少する望ましさ関数が非線形であるなら，このオプションを有効にする．そして，0.01 から 100の間の値で形状パラメータの値を入力する．
• 重み: 望ましさ関数の計算の際，応答が1とは異なる指数値を持つなら，このオプションを有効にする．そして， 0.01 から 100の間の値で形状パラメータの値を入力する．