<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />応答曲面法を使用して、各因子について3つのレベルの3つの因子を含む実験を計画することはできますか
asaalsaadi10：一般的に言えば、最適なDOEアプローチは、古典的なBox Behnkenまたは面心CCDアプローチよりも柔軟性があります。カスタムデザインプラットフォームのJMPに配置された最適なアプローチでは、そうではありません。正確なモデル仕様は別のものです。たぶんあなたは本当にすべての可能な二次効果を必要としないのですか？他にも考慮が必要かもしれません…因子空間に制約があるとしますか？やはりBBとCCDはそのサンドボックスではうまく動きません。最適なDOEのために作られました。そのため、Kevin Andersonが共有したように、JMPで1つのデザインファミリーまたは一連のマウスクリックを決定する前に考慮すべきことがたくさんあります。
そして、あなたがおそらくしたくない1つのことは、3 ** 3完全階乗です。それでも技術的にはRSMスタイルの実験です...相互作用と多項式効果が多く、特に興味を引くものではありません。
こんにちは、asaalsaadi10さん！
いくつかの方法があり、それぞれテーマにいくつかのバリエーションがあります。 これがカップルです：
DOE（
応答曲面デザイン、
{Add Response（最大化、"Y"、...、...、。）、係数設定の変更（1、-1、1、"X1"）、
係数設定の変更（2、-1、1、"X2"）、
係数の追加（連続、-1、1、"X3"、0）、ランダムシードの設定（657142714）、
デザインを作成（2）、軸選択（3）、中心点（2）、応答のシミュレーション、
表を作成する}
;
DOE（
カスタムデザイン、
{Add Response（最大化、"Y"、...、...、。）
因数を追加（離散型数値、{1、2、3}、"X1"、0）、
因数を追加（離散数値、{1、2、3}、"X2"、0）、
係数の追加（離散値、{1、2、3}、"X3"、0）、ランダムシードの設定（37214）、
開始数（4754）、用語の追加（{1、0}）、用語の追加（{1、1}）、
用語を追加（{1、2}）、用語を追加（{2、1}）、用語を追加（{2、2}）、用語を追加（{3、1}）、
用語の追加（{3、2}）、用語の追加（{1、1}、{2、1}）、用語の追加（{1、1}、{3、1}）、
項の追加（{2、1}、{3、1}）、サンプルサイズの設定（16）、最適性基準（2）、
応答をシミュレートし、デザインを作成する}
;
がんばろう！
