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・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計画の作成

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

高速柔軟充填計画の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

地図上のSpace Filling計画の作成

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