增強混合過程 DOE<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />3組分混合物，
0 < A < 0.4
0 < B < 0.1
0 < C < 1
有 1 個線性約束，
0 < (A+B) < 0.4
和 1 個具有 4 個級別的分類過程因子，
P1 = {1,5,10,15}。
我使用 JMP 12 和本教程（示例 1）設置實驗，
混合實驗
現在，JMP 使用頂點、邊和質心處的點計算出默認遊程數為 18。
如何通過添加額外的軸點（類似於“空間填充”方案）來增強這一點？ 我想要獲得有關內部區域的更多數據，因為這是預期的優化區域。
使用多個級別時可以將過程因子更改為連續嗎？ 為什麼 JMP 只允許高/低？
太感謝了！
回复：增強混合過程 DOE我已經創建了關於該主題的另一個主題，也許您可以為該主題提供一些專業知識：
保存自定義母鹿設計和設計報告中的所有設置
回复：增強混合過程 DOE之前我使用的是 Minitab，它僅限於簡單的混合設計。 我必須後退幾步並重新學習一些概念才能充分利用 JMP 的強大功能。 很棒的應用程序和用戶社區，謝謝！
回复：增強混合過程 DOE酸1c,
要檢查的一件事是設計評估是否在進行同類比較？ 使用 Scheffe 立方生成設計以驅動更多室內設計點後，您必須修剪模型以評估用於分析 D 最優和 I 最優場景的相同模型，即主效應和雙向交互（非線性混合）。
回复：增強混合過程 DOE您看到的行為應該是可以預料到的。 I 最優或 D 最優對於您選擇的運行次數而言是最優的。 通過構建更複雜的模型來強制內部點具有相同的運行次數將不得不增加預測方差。
這裡有幾點需要記住。 我將首先討論忽略過程因素，因為我認為混合模型可能存在一些混亂。
混合模型與標準回歸模型有很大不同。 正如 Lou 指出的，Scheffe 混合模型（JMP 所擬合的模型）中的雙向交互作用相當於連續項的平方項。 然而，Scheffe 模型中的雙向相互作用僅著眼於該相互作用項中的兩個分量之間沿軸的曲率效應。 對於您的三組件情況，這將是沿著設計空間邊緣的曲率。
因此，I 最優或 D 最優設計將選擇最佳設計來估計您的模型。 如果您只是嘗試估計沿設計空間邊緣的曲率，則無需在設計內部放置點。 室內的任何東西都無法幫助您了解設計空間邊緣發生的事情。 只考慮一個連續的 X。 如果您僅指定直線模型，則只需在範圍兩端進行實驗。 您需要指定一個二次方來強制第三個級別。
開始在混合設計空間內部放置點所需的模型是添加三向交互。 這些在 Scheffe 混合模型中稱為三次項（實際上是特殊三次項）。 他們一次估計 3 個分量之間的曲率。 由於您擁有一種三組分混合物，它將迫使至少一個點進入您的設計空間的內部。 I 最優設計傾向於在設計空間內部放置更多點，以便更好地估計三向項。
添加進程因素不會對我輸入的內容造成太大改變。 但是，該模型變得更加複雜，您可能需要執行一些操作來確保該過程變量至少獲得三個級別。
回复：增強混合過程 DOE您建議的設置（I-Optimal 和 Sheffe Cubic）在設計空間的中間添加了一些額外的點。 但遺憾的是，最大意願增加了兩倍，平均預測方差增加了約 0.1（與具有二次交互作用和二次模型的 I 最優相比）。 也許我會嘗試改變運行次數。
回复：增強混合過程 DOE你好酸1c，
高階 Scheffe 三次模型通常會在設計空間內提供更多遊程，因為它是一個更複雜的模型。 我並不是建議使用該模型來分析設計，而是使用它來為您提供一個候選設計，您可以將其與其他潛在設計進行比較。
由於混合設計本質上具有相互依賴的性質，具有主效應和非線性混合（雙向交互）的模型就像 RSM。
18 次運行的設計空間圖的 D 最優部分和 I 最優部分如下所示。
回复：增強混合過程 DOE你好，盧，
感謝您的答复。 我知道 I-optimal 會在設計空間內放置更多的點，而在極端處放置更少的點，我會嘗試一下。 至於 Scheffe 三次方程，三次多項式項將如何影響我的 DOE？
我的目標是測試因素-反應，而不是因素-因素的相互作用。 您認為 RSM 適合此類實驗嗎？
一切順利。
回复：增強混合過程 DOE通過將紅色三角形下的最優標準從 D 最優更改為 I 最優，您可以獲得具有更多內部區域點的設計。 此外，選擇 Scheffe 立方體有時可以在您的設計空間中驅動更多的內部點。
離散數字因子可用於 4 級分類因子。
回复：增強混合過程 DOE在回答我的第二個問題時，“使用多個級別時可以將過程因子更改為連續嗎？ 為什麼 JMP 只允許高/低？ “， 見下文。
35417 - 如何在 JMP® 中創建具有超過 2 個水平的連續因子的設計？
