デザインに追加する中心点の数デザインの曲率をテストするために、デザインに中心点を追加します。デザインに複数の中心点を追加すると、見積もりに役立ちますか？
再：デザインに追加する中心点はいくつですか？中心となるDOE戦術をある種の2つのレベル、おそらくRSM設計に限定している場合、中心点は有益です。最近の研究では、効果の検出力と推定可能性が研究者の主な目的である場合、最適な実験計画法のアプローチを検討する必要があることが示唆されています。最適なDOE戦略、戦略、およびケーススタディに関する優れた参考文献は、Goos and Jonesによる「最適な実験計画 - ケーススタディアプローチ」です。JMPでは、すべての方法で特定の設計を定式化し、次に設計比較プラットフォームを使用して、実際の実験の前に検出力、予測分散、係数の相関関係、その他多くの実験計画性能基準を評価できます。
再：デザインに追加する中心点はいくつですか？ご回答ありがとうございます。私はあなたが言っていることを理解していますが、私は私達が1つの中心点で曲率をテストすることができるなら1つ以上の中心点を加えることの利点は何ですか
再：デザインに追加する中心点はいくつですか？もう1つ実行を追加すると、常に見積もりに役立ちます。複数の中心点を追加することで、次の値を確実に推定できます。純粋なエラーそして実行する不適合テストこの見積もりで。（中心点によって提供される情報には、他にも利点があります。）非線形効果の推定について質問している場合は、それを支持する追加の中心点だけはありません。設計にそのような効果の推定をサポートする処理が含まれるようにするには、モデルに項（要素レベルのべき乗など）を追加する必要があります。実行回数は、不適格度検定の威力に影響を与えますが、一般に追加の中心点のコストが数を決定します。
あなたは、応答に非線形効果があるかどうかわからないようです。それは大丈夫です。それはちょうど次の実験の計画に利用可能な事前知識についての何かを言っています。潜在的な相互作用効果についてあまり知らないかもしれません。 あなたが多数の要因（例えば、5つ以上）を持っていて、そしてあなたがランの数について心配しているなら、あなたは決定的なスクリーニングデザインを考慮するかもしれません。これらの設計は経済的で、スクリーニングの原則が成り立つと仮定すると、線形と非線形のすべての効果を推定できる可能性があります。これらのプリンシパルが成り立たないのであれば、もちろん、あなたはすべての効果を整理するのに十分なまたは正しい実行を持っていないかもしれません。
再：デザインに追加する中心点はいくつですか？不適合テストでは、2つのレベルを持つ通常の設計の純粋な誤差を推定するために1つ以上の中心点が必要です。
孤立中心点を回帰分析から除外し、Actual by Predictedプロットの1次モデルと一致するかどうかを視覚的に評価できますが、この評価では明確な答えが得られない場合があります。孤立中心点の観測は、異常値または「内部値」になります。あなたの反応も比較的うるさいかもしれません。
再：デザインに追加する中心点はいくつですか？説明のためにマークしてくれ これは役立ちます。
