多数の実験条件候補の中から、最初に実験する上で効果的な少数の候補を統計的に絞れます。適切な予測モデルを構築するために重要な情報を、少ない実験回数で得られるように候補を決めます。その後は、実験・シミュレーション等によりデータを取得し、それをもとにモデル構築、モデルに基づく予測や次の実験条件の提案をすることで、少ない実験回数で効率よく目標を達成できます。
最適基準
実験計画法において実験候補を選択するために最適化するパラメータを、D最適基準とI最適基準から選べます。D最適基準がオーソドックスです。
選択するサンプル数、作成
データセットの中から実験候補として選択するサンプルの数を設定し、実行すると設定された数のサンプルが選択されます。多くのサンプルで実験データを取得できれば、その後より的確に予測できるモデルを構築できますが、最初の実験回数は抑えて、抑えた分をモデル構築・モデルに基づく実験条件設計・実験の繰り返しに回すという考え方もあります。
目安のサンプル数は 10～30 です。
サンプル選択
「データファイル読み込み」より、データセットを表示させます。
最適基準を選択し、選択するサンプル数を入力のうえ、「作成」をクリックします。
計算後に「選択されたサンプル」、「残りのサンプル」、特徴量間の「相関係数」のデータが下部に追加されます。なお「相関係数」は、「選択されたサンプル」における相関係数行列です。
必要に応じて、PC内にデータセットを保存します。