<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我生活在一個虛構的世界裡，我的數據沒有隨機變化，因為我的所有數據都來自確定性的計算機模擬。 我的目標通常是找到一個適合我的數據的模型，這個模型具有最大的重要性但是複雜度極低，因此我可以對未知領域做出預測。
我設計中的大多數變量都是連續的，但我經常在設計中將它們變成分類，因為每個變量通常代表我的模擬中的一個子塊，它可以採用最小，典型和最大設置。 我在設計中使用分類變量，但在模型擬合中將它們視為連續變量，因此我可以捕獲預期的二次行為。
使用JMP 10，我發現我可以開始使用離散數字因子類型，它具有我模仿的行為，如上所述。 唯一的問題是，當我使用離散數字時，我發現中心點和其他重複的重複次數要高得多。 即使“中心點數：”和“複製運行次數”字段設置為零，也會發生這種情況。
現在，由於我生活在一個沒有隨機變化的世界，重複點對我來說是沒有價值的。
我附上了一個複制中心點的示例腳本。 要檢測複製點，只需對錶進行排序並瀏覽到中心即可查看它們。
我正在使用D-optimal設計（它似乎比I-optimal設計具有更少的中心點）。
有誰知道確保設計中沒有重複數據點的方法？
DOE （
定制設計 ，
{ 添加響應 （ 最大化 ， “Y” ， 。 ， 。 ， 。 ） ，
添加因子 （ 離散數字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X1” ， 0 ） ，
添加因子 （ 離散數字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X2” ， 0 ） ，
添加因子 （ 離散數字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X3” ， 0 ） ，
添加因子 （ 離散數字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X4” ， 0 ） ，
添加因子 （ 離散數字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X5” ， 0 ） ，
添加因子 （ 連續 ， - 1 ， 1 ， “X6” ， 0 ） ，
添加因子 （ 連續 ， - 1 ， 1 ， “X7” ， 0 ） ，
添加因子 （ 連續 ， - 1 ， 1 ， “X8” ， 0 ） ，設置隨機種子 （ 1502480852 ） ，
開始次數 （ 200 ） ，添加術語 （ { 1 ， 0 } ） ，添加術語 （ { 1 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 2 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 3 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 4 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 五 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 6 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 7 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 8 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 2 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 3 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 1 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 3 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 2 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 3 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 3 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 3 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 3 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 3 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 4 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 4 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 4 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 4 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 五 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 五 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 五 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 6 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加術語 （ { 6 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 7 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加術語 （ { 1 ， 2 } ） ，
添加術語 （ { 2 ， 2 } ） ，添加術語 （ { 3 ， 2 } ） ，添加術語 （ { 4 ， 2 } ） ，添加術語 （ { 五 ， 2 } ） ，
添加術語 （ { 6 ， 2 } ） ，添加術語 （ { 7 ， 2 } ） ，添加術語 （ { 8 ， 2 } ） ，
設置樣本大小 （ 48 ） ，最優性準則 （ 1 ） ，做設計 }
）
好吧，我實際上確實需要模型中的純二次項，因為我期望數據中的曲率，如果我將其刪除（二次項），那麼JMP進行兩級設計，這不是我想要的。
到目前為止，我發現的最佳解決方案是手動查找和刪除重複點，但這遠不是我想要/需要的解決方案。
-R
我想如果你只是從你的模型中刪除多項式項，只使用應該做你想要的主效應和交互。
