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