如何分析已有的實驗數據，進而進行增強設計？我是 JMP DOE 的啟動人。 我有150個實驗數據。 這 150 個實驗並非由 JMP DOE 設計。
現在，我想添加更多的實驗，但是，由於有更多的 15 個因素，如果我假設所有因素都通過增強設計與其他因素進行兩因素交互，那麼似乎需要太多實驗。 所以，我的想法是首先確定通過明確篩選設計進行兩個因素相互作用，然後僅考慮必要的兩個因素相互作用進行增強設計，對嗎？
回复：如何分析現有的實驗數據，然後進行增強設計？我認為我要做的第一件事就是評估您已有的數據。 評估設計平台將提供幫助（DOE > 設計診斷）。 它可以告訴您效果之間的強度和相關程度。
您可能會發現您擁有的數據對於確定重要因素很有用。 您可以通過額外的運行來增強這一點以改進信息。
如果您一開始沒有數據（或者如果您認為您擁有的數據沒有價值），那麼明確的篩選設計將是一個很好的方法，因為它可以有效地篩選大量因素：如果全部都運行 33 次因子是連續的，您不選擇任何額外的運行。 一個折衷方案是，您無法估計所有 2 因素相互作用，但通常預計只有少數相互作用是活躍的。 同樣，您可以增強以改進有關活躍因素的信息。
你可能會發現我的博客系列如果您不熟悉效果之間的相關性等概念，那麼很有用。
