最近、ベイズ最適化による実験の短縮が流行っているようで。ベイズ最適化は、機械学習のハイパーパラメータ調整に使われることが多いイメージがありますが、本記事では「ベイズ最適化を実験に使う」ことについて書いてみました。

D最適計画はある試行回数・指定したモデルについて、もっとも効率的に効果の推定ができる計画です。

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実験計画法をやるにあたって、もっとも難しく重要なのが分割法です。分割法では、変更が困難な要因と変更が簡単な要因が両方存在するときに使用します。

要因はMethod(1,2,3)とTemp.(200, 225, 250, 275)。Rep.は反復。Yが実験データ。 1つのMethodあたり、すべてのTemp.の実験をまとめて行うので、MethodがWhole-Plotになります。

書籍紹介 当ブログで紹介している「決定的スクリーニング計画」について電子書籍を出版しました。 おそらく、日本語で決定的スクリーニング計画について詳しく書いてある唯一の本だと自負しています。 決定的スクリーニング計画は3水準の実験にもかかわらず…