Az előző tervek mindegyike egy adott modell — lineáris, kölcsönhatásokkal, kvadratikus. A kitöltési tervek más célt szolgálnak: a kísérleti terület egyenletes lefedése, anélkül, hogy előre feltételeznénk a válasz formáját.
Ez a gépi tanulási modellek alapelve: a forma feltételezése helyett azt megtanulják. A tényezőknek a következőknek kell lenniük: mennyiségi, arra szükség van legalább kettő és legfeljebb 20.
1. Számított ábra vagy táblázat
A lehetséges tervek listája két családot tartalmaz:
- Ellistat-terv (számított), amely elsőként jelenik meg és alapértelmezés szerint van kiválasztva: az egyetlen, amelynek a kísérletek száma és a kritériumai megfelelnek az Ön beállításainak; ;
- A táblázatos táblázatok, rögzített kísérletszámmal: Audze-Eglais (9, 15, 16, 25, 50, 100 kísérlet a tényezők számától függően), Latin Hypercube Design (16, 25, 50) és NOLH 17. 10 tényező felett már egyik sem marad meg, csupán a számított terv felel meg.
2. A kiszámított terv beállításai
| Beállítás | Szerep |
| Tényezők száma | Emlékeztető, csak olvasásra. |
| A kísérletek száma | Legalább k+1, legfeljebb 100. Az alapértelmezett érték tényezőnként öt kísérlet, legalább 9. |
| Feltételezések a tényezőkről | «Minden tényező aktív» vagy «Csak néhány tényező aktív». |
| A korreláció korlátozása | A tényezők közötti maximális korrelációt kényszeríti. Alapértelmezés szerint be van kapcsolva. |
| Maximális korreláció |r| | A célérték alapértelmezés szerint 0,03. |
A kiválasztott hipotézist a képernyőn elmagyarázzák, és a választásnak jelentősége van:
- Minden tényező aktív : kizárólag az Audze–Eglais-kritérium: a teljes tér kitöltése. Ezt akkor kell választani, ha a lefelé irányuló modell minden tényezőt figyelembe vesz; ;
- Csak néhány tényező játszik szerepet : Audze-Eglais + MaxPro: a prognózisokat is teljesíti, azaz olyan helyzetekben, amikor a várakozások alakulása attól függ, hogy valójában csak két vagy három tényező számít.
💡 Ez az a beállítás, amely valóban megkülönbözteti a két kitöltési módot, és a döntéskor a következőket kell figyelembe venni: a következő lépés. Ha feltételezzük, hogy a nyolc tényező közül kettő viszi a terhet, akkor egy olyan sík, amely jól kitölti a nyolcdimenziós teret, nagyon rosszul vetülhet ki e két tényező síkjára: a pontok ott egymásra kerülnek, és a modell szinte semmit sem lát. Pontosan ezt korrigálja a MaxPro kifejezés.
⚠️ A korrelációs korlát használata ajánlott: a MaxPro kifejezés jelentősen rontja a korrelációkat, ha ez nincs beállítva. A kikapcsolása csak akkor értelmezhető, ha maximális kitöltést szeretnénk elérni, anélkül, hogy törődnénk a hatások függetlenségével.
3. Számítsuk ki és olvassuk le az eredményt
A gomb Kiszámítás elindítja a lágyítást egy munkamenetben, haladási jelzéssel és egy gombbal Leállítani. A kapott terv rögzítésre kerül a kísérleti tervben: a navigáció során is megmarad.
A gomb mellett három jelzőfény világít:
- Audze-Eglais : a kitöltési arány – minél alacsonyabb, annál jobban kitöltött a terület; ;
- MaxPro : a prognózisok kitöltési kritériuma, amely akkor jelenik meg, ha a «néhány aktív tényező» feltételezést választják; ;
- Max |r| : a két tényező közötti legerősebb abszolút korreláció.
A gomb Korrelációs mátrix plakát:
A gomb Pontfelhők két egymást kiegészítő értelmezést kínál:
- a mátrix tényezők közötti összefüggések, egy −1 és +1 közötti rögzített skálán — egy jól optimalizált terv tehát szinte semlegesnek tűnik, ami helyes
- és a pontfelhők tényezőpáronként, amelyek azt mutatják, hogy miért a korreláció gyenge: a pontok egyenletesen eloszlanak, vagy diagonális szerkezetet alkotnak.
💡 A mátrix rögzített méretaránya nem beállítási hiba. Az adatokhoz igazított méretarány néhány századnyi korrelációkat jelenítene meg élénk színekkel, ami téves benyomást keltene egy rossz tervről. Itt viszont egy szinte ortogonális terv jól felismerhető.
⚠️ A gomb D-Optimal szándékosan nem szerepel a kitöltési tervekben: egy kitöltési terv D-optimális részhalmazának keresése értelmetlen, mivel a terv célja a tér lefedése, nem pedig egy adott modell becslése.