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実験計画(DOE)  • Space-Filling計画
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Space-Filling計画
 
誤差によるばらつきが無視できるような場合には、Space Filling計画（空間充填計画）が役立ちます。コンピュータのシミュレーションモデルの感度を調べたい場合などがその一例です。また、機械論的モデルや決定論的モデルも、誤差によるばらつきがないので、Space Filling計画が役に立つでしょう。モデルに誤差によるばらつきがない場合、反復やランダム化、ブロック化が不要になります。
「Space Filling計画」プラットフォームでは、連続変数とカテゴリカル変数の両方に対して計画が作成できます。連続変数だけを扱うSpace Filling計画の場合、主に、次の2つのアプローチがあります。
•
任意の2つの計画点の距離を最大化する。
•
点を一様な間隔で配置する。
図21.1 Space Filling計画
目次 
Space Filling計画の概要
「Space Filling計画」ウィンドウ
応答
因子
因子の制約を定義
Space Filling計画の手法
計画
計画の診断統計量
計画のデータテーブル
Space Filling計画のオプション
球の詰め込み法
球の詰め込みによる計画の作成
球の詰め込み計画のグラフの作成
ラテン超方格法
ラテン超方格法による計画の作成
ラテン超方格法のグラフの作成
一様計画
球の詰め込み計画、ラテン超方格計画、一様計画の比較
最小ポテンシャル計画
最大エントロピー計画
Gauss過程 IMSE最適計画
高速柔軟充填計画
FFF最適化基準
平均クラスターサイズの設定
制約
制約を指定した高速柔軟充填計画の作成と表示
球の詰め込み計画の例
試錘孔データで球の詰め込み計画を作成する
決定論的データの分析ガイドライン