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當一個因素依賴於另一個因素時，您如何設計實驗？我想使用實驗設計原則來選擇測試的因子水平。 對於感興趣的系統，一個容易改變的因素依賴於一個更難改變的因素。 如何以統計上有效的方式定義級別？ 為了說明這一點，假設我想研究一台機器的性能。 令人感興趣的因素之一是運行速度，該因素有 7 個級別，通常很容易在之間進行更改。 它們只是“大部分簡單”，因為機器需要兩種不同的配置來達到這7 個速度級別，配置1 用於速度1-5，配置2 用於速度5-7（是的，使用任一配置都可以實現速度5）。 配置比速度更難改變；它需要停止機器，然後再次啟動。 我認識到這需要裂區設計。 如何在 JMP 中定義這種類型的依賴性？回复：當一個因素依賴於另一個因素時，如何設計實驗？

你是對的。 使用 JMP 定義設計的因子約束對於定制設計來說是獨一無二的。 除了極端頂點單純形設計之外，其他設計方法沒有提供引入因子約束的方法。

定制設計不使用因子組合來構建設計。 它使用坐標交換算法。 定制設計並不試圖通過組合來滿足任何目標。它滿足最優性標準，默認為 D 最優性。 與因子設計相比，定制設計可以更好地估計連續因子速度的影響。 如果您需要所有組合，出於某種原因而不是估計模型參數，您可以輸入速度作為具有 7 個級別的分類因子，然後添加運行次數最終應為每個組合實現至少一次運行。

是的，需要不允許的組合，因為線性約束僅適用於連續因子。

該設計實際上只是收集數據以使用回歸來擬合線性模型。 您始終可以修改自定義設計或使用任何方法進行的設計，以適合您的目的或情況，並且它不會中斷。 我建議您模擬響應。 模擬可能是無意義的 - 它只是為了讓您可以通過分析步驟進行實驗，以確保不存在奇點。 如果是這樣，那麼你的設計確實失敗了。

回复：當一個因素依賴於另一個因素時，如何設計實驗？在 JMP 中，有一個選項可以指定不允許的組合，但它僅在使用“自定義設計”工具時可用，該工具不會訪問離散數字因子的每個級別，無論我讓它使用多少個點。 使用“篩選設計”工具，設計包括離散數值變量的所有水平，但不接受不允許的組合。 我覺得我需要將其與軟件分開實現，並且我希望以統計上穩健的方式來實現。回复：當一個因素依賴於另一個因素時，如何設計實驗？我是否只需要在因子水平上添加約束？