JMP 中的 Doehlert 设计？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />能否在 JMP 中设置 3 个因子的 Doehlert 设计？
回复：JMP 中的 Doehlert 设计？ashishnb,
我正在寻找是否可以找到单纯形优化的脚本。 敬请关注。 但是，我觉得非常重要的一点是，单纯形优化的 Doehlert 设计并不是一个很好的设计。 真正的响应曲面设计（I 最优、D 最优、Box-Behnken 或中心复合）具有更好的属性。 真正的响应曲面设计将具有更好的共线性特性、更低的预测方差和通常更高的功效。 他们更擅长预测。
不过，我将继续寻找用于单纯形优化的脚本。
回复：JMP 中的 Doehlert 设计？谢谢丹奥。 这确实很有帮助。
但是，我没有在 JMP 社区下载区找到用于生成 4 或 5 个因子的 Doehlert 设计的单纯形优化脚本...
回复：JMP 中的 Doehlert 设计？JMP 不会自动创建 Doehlert 设计，但您确实不应该能够自动创建一个。 Doehlert 设计实际上只是单纯形优化找到最佳条件时形成的点的名称。 因此，人们并没有真正为这种设计“计划”。 当单纯形达到最佳点并围绕最佳点旋转时，就会产生这种情况。 那些由此产生的“圆点”被称为 Doehlert 设计，根据单纯形，空间中心是最佳设计。 然后使用回归分析 Doehlert 设计，就好像它是计划设计一样。 这会产生一个模型，这是您通常无法通过单纯形优化获得的模型。
对于三个因素，典型的 Doehlert 设计如下所示：
| 指数# | X1 | X2 | X3 |
| 1个 | 0 | 0 | 0 |
| 2个 | 1个 | 0 | 0 |
| 3个 | 0.5 | 0.866 | 0 |
| 4个 | 0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 5个 | -1 | 0 | 0 |
| 6个 | -0.5 | -0.866 | 0 |
| 7 | -0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 8个 | 0.5 | -0.866 | 0 |
| 9 | 0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 10 | 0 | 0.5774 | -0.8165 |
| 11 | -0.5 | 0.866 | 0 |
| 12 | -0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 13 | 0 | -0.5774 | 0.8165 |
您可以轻松地采用这种设计并将这些编码单位转换为您的自然单位。 如果不进行单纯形优化，我不知道您如何知道将此设计的“0”点放在哪里。
如果您的问题是 JMP 能否分析 Doehlert 设计，答案是肯定的！ 这只是回归，您使用拟合模型。
现在，如果您的问题是 JMP 是否可以进行单纯形优化，则答案不是直接的。 需要构建一个 JMP 脚本，我相信社区下载区甚至可能有一个。
我希望这有帮助。
