<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我生活在一个虚构的世界里，我的数据没有随机变化，因为我的所有数据都来自确定性的计算机模拟。 我的目标通常是找到一个适合我的数据的模型，这个模型具有最大的重要性但是复杂度极低，因此我可以对未知领域做出预测。
我设计中的大多数变量都是连续的，但我经常在设计中将它们变成分类，因为每个变量通常代表我的模拟中的一个子块，它可以采用最小，典型和最大设置。 我在设计中使用分类变量，但在模型拟合中将它们视为连续变量，因此我可以捕获预期的二次行为。
使用JMP 10，我发现我可以开始使用离散数字因子类型，它具有我模仿的行为，如上所述。 唯一的问题是，当我使用离散数字时，我发现中心点和其他重复的重复次数要高得多。 即使“中心点数：”和“复制运行次数”字段设置为零，也会发生这种情况。
现在，由于我生活在一个没有随机变化的世界，重复点对我来说是没有价值的。
我附上了一个复制中心点的示例脚本。 要检测复制点，只需对表进行排序并浏览到中心即可查看它们。
我正在使用D-optimal设计（它似乎比I-optimal设计具有更少的中心点）。
有谁知道确保设计中没有重复数据点的方法？
DOE （
定制设计 ，
{ 添加响应 （ 最大化 ， “Y” ， 。 ， 。 ， 。 ） ，
添加因子 （ 离散数字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X1” ， 0 ） ，
添加因子 （ 离散数字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X2” ， 0 ） ，
添加因子 （ 离散数字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X3” ， 0 ） ，
添加因子 （ 离散数字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X4” ， 0 ） ，
添加因子 （ 离散数字 ， { 1 ， 2 ， 3 } ， “X5” ， 0 ） ，
添加因子 （ 连续 ， - 1 ， 1 ， “X6” ， 0 ） ，
添加因子 （ 连续 ， - 1 ， 1 ， “X7” ， 0 ） ，
添加因子 （ 连续 ， - 1 ， 1 ， “X8” ， 0 ） ，设置随机种子 （ 1502480852 ） ，
开始次数 （ 200 ） ，添加术语 （ { 1 ， 0 } ） ，添加术语 （ { 1 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 2 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 3 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 4 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 五 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 6 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 7 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 8 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 2 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 3 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 1 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 3 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 2 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 3 ， 1 } ， { 4 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 3 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 3 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 3 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 3 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 4 ， 1 } ， { 五 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 4 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 4 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 4 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 五 ， 1 } ， { 6 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 五 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 五 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 6 ， 1 } ， { 7 ， 1 } ） ，
添加术语 （ { 6 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 7 ， 1 } ， { 8 ， 1 } ） ，添加术语 （ { 1 ， 2 } ） ，
添加术语 （ { 2 ， 2 } ） ，添加术语 （ { 3 ， 2 } ） ，添加术语 （ { 4 ， 2 } ） ，添加术语 （ { 五 ， 2 } ） ，
添加术语 （ { 6 ， 2 } ） ，添加术语 （ { 7 ， 2 } ） ，添加术语 （ { 8 ， 2 } ） ，
设置样本大小 （ 48 ） ，最优性准则 （ 1 ） ，做设计 }
）
好吧，我实际上确实需要模型中的纯二次项，因为我期望数据中的曲率，如果我将其删除（二次项），那么JMP进行两级设计，这不是我想要的。
到目前为止，我发现的最佳解决方案是手动查找并删除重复点，但这远不是我想要/需要的解决方案。
-R
我想如果你只是从你的模型中删除多项式项，只使用应该做你想要的主效应和交互。
