Most statistical designs, such as orthogonal designs and optimal designs, are based on a specific statistical model. It is very often that the experimenter does not completely know the underlying model between the response and the factors. In computer experiments, the underlying model is known, but too complicated. In this case we can treat the model as a black box, or model to be unknown. Both cases need a space filling design. The uniform design is one of space filling designs and seeks experimental points to be uniformly scattered on the domain. The uniform design can be used for computer experiments and also for industrial experiments when the underlying model is unknown. In this paper we shall introduce the theory and method of the uniform design and related data analysis and modelling methods. Applications of the uniform design to industry and other areas are discussed.
The orthogonality is an important property in the experimental designs. When we use nearly orthogonal arrays, we need evaluate the degree of the orthogonality of given experimental designs. Graphical methods for evaluating the degree of the orthogonality of nearly orthogonal arrays are suggested.
Kim, Sang Ik;Lee, Sang Bok;Lim, Yong Bin;Jang, Dae Heung
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.44
no.2
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pp.245-264
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2016
Purpose: This article focuses on the reviewing the papers published in the Journal of the Korean Society for Quality Control (JKSQC) and the Journal of the Korean Society for Quality Management (JKSQM) since 1965, in the area of design of experiments. In this paper, moreover, some other contents of another statistical quality control areas is included. Methods: The reviewed articles are classified into the three main categories: theory and application of experimental designs, response surface methodology and mixture experiments, and roust designs. Some omitted papers in the other areas of reviewing works are also included in this paper, and the contents and relationships of the published articles are examined and summarized in each sub-field. Results: We summarize the reviewed papers in the chronological road-maps for each sub-field, and outline the relations of the connected papers. We provide comments on the contents and the contributions of the reviewed papers. The future direction of the research in the theory and application areas of experimental designs can be provided by the contents of this research. Conclusion: The diverse topics on the improving the quality in the various industry fields are studied and published on the theory, methodology and the empirical application in the fields of designs of experiments. We can see that the Korean Society for Quality Management (KSQM) has tremendously contributed on the improvement of quality in the manufacturing and service industries by publishing the reviewed articles in this paper.
Animal experiments are essential to the study of animal nutrition. Because of the large variations among individual animals and ethical and economic constraints, experimental designs and statistical analyses are particularly important in animal experiments. To increase the scientific validity of the results and maximize the knowledge gained from animal experiments, each experiment should be appropriately designed, and the observations need to be correctly analyzed and transparently reported. There are many experimental designs and statistical methods. This editorial does not aim to review and present particular experimental designs and statistical methods. Instead, we discuss some essential elements when designing an animal experiment and conducting statistical analyses in animal nutritional studies and provide guidelines for submitting a manuscript to the Asian-Australasian Journal of Animal Sciences for consideration for publication.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.3
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pp.741-757
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2000
In may experimental situations, whenever a block design is used, the block effect is usually considered to be fixed. There are, however, experimental situations in which it should be treated as random. The choice of a blocking arrangement for a response surface design can have a considerable effect on estimating the mean response and on the size of he prediction variance even if the experimental runs re the same. Therefore, care should be exercised in the selection of blocks. In this paper, in the presence of a random block effect, we propose a graphical method or evaluating the effect of blocking in response surface designs using cuboidal regions. This graphical method can be used to investigate how the blocking has influence on the prediction variance throughout all experimental regions of interest when this region is cuboidal, and compare the block effects in the cases of the orthogonal and non-orthogonal block designs, respectively.
Chen, G.;Fukuyama, H.;Teshigawara, M.;Etoh, H.;Kusunoki, K.;Suwada, H.
Structural Engineering and Mechanics
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v.26
no.4
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pp.409-426
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2007
Following previous work carried out in Building Research Institute in Japan, finite element analyses of conceptual column designs are performed in this paper. The effectiveness of the numerical model is evaluated by experimental tests and parametric studies are conducted to determine influential factors in conceptual column designs. First, three different column designs are analysed: bonded, un-bonded, and un-bonded with additional reinforcing bars. The load-displacement curves and cracking patterns in concrete are obtained and compared with experimental ones. The comparisons indicate that the finite element model is able to reflect the experimental results closely. Both numerical and experimental results show that, the introduction of un-bonded zones in a column end can reduce cracking strains, accordingly reduce the stiffness and strength as well; the addition of extra reinforcement in the un-bonded zones can offset the losses of the stiffness and strength. To decide the proper length of the un-bonded zones and the sufficient amount of the additional reinforcing bars, parametric studies are carried out on their influences. It has been found that the stiffness of un-bonded designs slightly decreases with increasing the length of the un-bonded zones and increases with the size of the additional reinforcing bars.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2005.06a
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pp.109-113
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2005
Optimality for block designs have received much attention in the literature. Here we review these criteria and present results showing their A,D and E connection. Also we acquainted with the mathematical methods of designing optimal experiments. In this paper, we will to do work about optimality in experimental designs.
Purpose: In this paper we propose modified Notz designs which are useful to experimenters who want to adopt the sequential experimentation strategy and to estimate second-order regression model with as few experimental points as possible. Methods: We first present the design matrices and design points in two or three dimensional spaces for such small sized second-order designs as small composite, hybrid, and Notz designs. Modified Notz designs are proposed and compared with some response surface designs in terms of the total number of experimental points, the estimation capability criteria such as D- and A-optimality. Results: When sequential experimentation is necessary, the modified Notz designs are recommendable. Conclusion: The result of this paper will be beneficial to experimenters who need to do experiments more efficiently, especially for those who want to reduce the time of experimentation as much as possible to develop cutting-edge products.
The orthogonality is an important property in the experimental designs. We usually use supersaturated designs in case of large factors and small runs. These supersaturated designs do not satisfy the orthogonality. Hence, we need the means for the evaluation of the degree of the orthogonality of given supersaturated designs. We usually use the numerical measures as the means for evaluating the degree of the orthogonality of given supersaturated designs. We can use the graphical methods for evaluating the degree of the orthogonality of given supersaturated designs.
By using the tool for finding influential cases in regrssion, we investigate teh properties of three types of diagonal elements of the hat matrix in central designs. From thses results, we determine the experimental points at axes ad teh number of replicates as the center and the otherpoints so that the experimental points give approximatly same influences to estimatoe teh response surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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