DOE创建与一些因素空间填充和其他因素离散数字<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我很好奇是否有人知道有关创建设计的一些文献，其中连续因子以空间填充方式进行采样，而其他因素（类型分类或离散数字）以最佳方式处理。 这样做的动机是一个因子空间，人们想用空间填充设计进行采样，但因子空间包含一些仅在离散水平上可用的因子。
我找到了一种创建这种设计的方法，但如果有人对其他选项有进一步的了解，我会很感兴趣。
这是我的过程：
- 为因子空间中的连续因子创建空间填充设计。 保存到表格。
- 使用离散因子创建自定义设计，并将空间填充因子表添加为协变量。
- 增加设计以将顶点添加到设计中。
Re：DOE创建有一些因素空间填充和其他因素离散数字rlek2，感谢您的评论和参考。
Re：DOE创建有一些因素空间填充和其他因素离散数字标准设计诊断不一定是您想要的：定制设计旨在使线性模型适合因素，而不关心这些点如何在类别/级别之间展开。使用您的方法，如果您通过离散数字变量查看连续变量的相关性/散点图，我怀疑某些级别看起来不像您想要的那样充满空间。如果您向自定义添加交互（我会使用分类是安全的），您可能会在降低连续因素的相关性方面取得一些成功。
您可以尝试编写一个脚本，在连续因子上采用空间填充设计，并尝试根据（例如）maximin准则为分类因子分配级别。
在文献中，你可以看看“切片空间填充设计”（Qian和Wu，2009），以及一些后续论文。
