In-Silico DOE Lab

原本 Factory Excel 1–6 の生成式を再現可能なシードエンジンへ移した生物統計・DOE 仮想ラボです。

Y = β₀ + Σβᵢxᵢ + Σβᵢⱼxᵢxⱼ + Σβᵢᵢxᵢ² + ε

これは学習用の合成データです

患者・工程・実験の実データではありません。同じ設定、シード、エンジン版では同じ結果が再現されます。

ラボを選択

単一応答 DOE ラボ

一つの応答に対する主効果と交互作用を分離します。

原本保持

今回の実験の問いB と C の水準が変わっても A の効果は同じでしょうか。

実験設定

原本との関係

ユーザー作成の Factory Excel の実際の式と係数を保持しています。揮発性の RAND/NORMINV のみ、バージョン固定のシード乱数に置き換えました。

ユーザー作成の Factory Excel の実際の式と係数を保持しています。揮発性の RAND/NORMINV のみ、バージョン固定のシード乱数に置き換えました。

データ生成式

Y1 = 65 + 2·A − 9.6·B + 0.5·A×B + 4·C − 1.1·A×C + 3·B×C + ε, ε ~ N(0, 1²)

因子範囲

因子中心Unit
因子 A active260280300a.u.
因子 B active5075100a.u.
因子 C active405060a.u.
因子 D 121518a.u.
因子 E 11.52a.u.
因子 F 180200220a.u.
因子 G 303744a.u.

生成結果

seed 20260813 · fnv1a-507a12b4
Design runs11
独立実験単位33
生データ行33
測定応答値33
RNGmt19937-box-muller-1.0.0
Y1
平均64.99標本 SD9.83範囲43.377.61

実行順序と応答

39.249.860.571.181.7Run orderY1

生成器内の真の効果: Y1

A
2
B
-9.6
A×B
0.5
C
4
A×C
-1.1
B×C
3

この棒はデータを生成した真値です。実研究では未知で、解析から推定します。

解析用データのプレビュー

RunUnitA (実値)B (実値)C (実値)Y1
1EU-01-013001006063.679
1EU-01-023001006064.01
1EU-01-033001006064.588
2EU-02-01300506074.673
2EU-02-02300506077.032
2EU-02-03300506076.697
3EU-03-01280755062.84
3EU-03-02280755064.124
3EU-03-03280755063.367
4EU-04-01260506075.462
4EU-04-02260506075.575
4EU-04-03260506076.548
5EU-05-01300504077.45
5EU-05-02300504077.609
5EU-05-03300504077.164
6EU-06-012601006060.363
6EU-06-022601006059.044
6EU-06-032601006060.797
7EU-07-013001004053.592
7EU-07-023001004051.289
7EU-07-033001004052.148
8EU-08-01260504070.488
8EU-08-02260504070.251
8EU-08-03260504070.051
9EU-09-01280755065.45
9EU-09-02280755066.093
9EU-09-03280755065.006
10EU-10-012601004045.844
10EU-10-022601004043.3
10EU-10-032601004044.78

JMP・Minitab へ続ける

解析 CSV をダウンロードしてソフトで開いてください。ここではメニュー操作ではなく、計画がどんな情報を作り、グラフがどの理論を示すかに集中します。

このツールは実験の合否を自動判定しません。グラフ、反復構造、変動、研究文脈を合わせて解釈してください。

ツールガイド

定義

ユーザー作成の Factory Excel 生成器をウェブ上で再現した教育用仮想ラボです。実研究データを公開せずに DOE と生物統計を練習できます。主効果・交互作用・二乗項・ノイズ構造を保持し、RAND/NORMINV のみシード乱数に置き換えています。

目的

平均とともにばらつき・極端値・反復構造を観察し、主効果・交互作用・曲率を比較し、スクリーニングから応答曲面へ進む逐次 DOE を練習します。機密データなしで JMP・Minitab 用 CSV を生成できます。

使い方

① Lab と出所表示プリセットを選びます。② 計画・シード・独立反復・技術反復を設定します。③ 実行して図と要約を読みます。④ 解析 CSV・生データ CSV・辞書・記録を保存します。解析行は技術反復平均で、同じ設定・シード・版は同じ表を再現します。

例: 単一応答の完全要因 Lab で独立反復 3、技術反復 2 とすると、11×3=33 解析行と 66 生データ行を生成します。変動を 0 にすると原本の決定論的信号を確認できます。教育用データであり、合否や最適条件を自動宣言しません。