使用DSD的情况/问题
我计划运行一个有7个连续因子的DOE，1个分类因子，2个块。
目标是筛选和优化。
我想使用DSD，但遇到以下情况/问题：
1。五个连续因素可能会有某种相互作用。这会限制DSD的使用吗？
2。五个因素中有四个是三级，但不是相等（例如100,120,200）。怎么办呢？
3。一个连续因子仅有两个级别，因为样本可用性。怎么处理？
4。对于所有连续因素，我尽量控制水平尽可能远，但获得最大值和最小值是不切实际的。这会是一个问题吗？
5。如果我尝试添加一些中心点（空行），我是否应该尝试保持原始设计的性质？
谢谢！
回复：使用DSD的情况/问题@Peter_Bartell
是。对我来说，经验法则是DOE是一个顺序学习过程，并且在初始运行中应该花费不超过25％的资源。
回复：使用DSD的情况/问题您的欢迎......现在是免责声明。我的建议只是解决这个问题的一种方法。这是DOE艺术的一部分......没有任何一种方法可以解决实际问题。例如，如果您告诉我您拥有无限的预算和资源......我已经直接发送给您使用Custom Design平台来支持估算和RSM类型模型。这将解决您的许多级别问题，并为您提供交互效果，quadratics等。我怀疑如果你问别人他们会有别的想法而不是我的想法。
回复：使用DSD的情况/问题@Peter_Bartell
非常感谢您的及时输入！
回复：使用DSD的情况/问题是的，我对2的评论。和3。以上，我建议考虑D - 最优，顺序设计的实验方法。
通常，我们对可以为任何给定因子选择的最小和最大水平具有约束。对于必须处理水平约束的最大担忧可能是，如果最终运行的水平与响应信号能够超过所有噪声源和影响响应的误差之间的距离足够远。如果你不知道......也许只有一个小因素，一次经历这个单一因素和一些重复可以给你一些想法？
回复：使用DSD的情况/问题@Peter_Bartell
我假设你建议我运行一个2级D优化定制设计进行筛选，以节省资源并解决问题2和3，对吧？
我在问题4中的意思是，对于连续因子，我们通常无法在最大值和最小值下进行实际测试。这会是一个问题吗？例如，对于机械系统，输入负载范围从-1000牛顿到+1000牛顿。但是测试设备只能产生min = 500 N和max = +500 N.
谢谢。
回复：使用DSD的情况/问题以下是我对您的三个问题（您的编号方案）的看法：
2。 如果您首先设计的是筛选设计，通常您会尝试以最少的资源支出找到所需的信息。DSD几乎依赖于等间距的水平，因此设计具有适当的“折叠”属性。考虑到这种非等间距特性的许多因素，您考虑运行2级（忘记现在运行'中间'级别）D优化设计，重点是筛选（即保持运行次数最小）？如果您具有想要估计的可疑双因素交互的特定知识，则可以将这些包含在模型规范窗口中。然后设计将支持他们的估计。
3。如果你去2中建议的D-最佳路线。以上，解决了这个问题。
4。我不是100％肯定你在这里的意思......我对你的问题和反应的解释只是设计你打算实际进行实验的水平的实验......不是一些任意选择更广泛的水平。
回复：使用DSD的情况/问题@Peter_Bartell
我喜欢并将遵循您绘制的“路线图”。
同时你可以解决我的问题2,3和4（下面）？他们困惑了我一段时间。
2。五个因素中有四个是三级，但不是相等（例如100,120,200）。怎么办呢？
3。一个连续因子仅有两个级别，因为样本可用性。怎么处理？
4。对于所有连续因素，我尽量控制水平尽可能远，但获得最大值和最小值是不切实际的。这会是一个问题吗？
谢谢！
回复：使用DSD的情况/问题对于初学者，我认为你试图强迫一个单一的实验来满足两个截然不同的目标......筛选和优化。这两个目标通常不会导致一个实验，而是使用顺序实验设计进行至少两个实验。
DSD非常属于筛选类别，其目的是有效识别活跃因素，依靠效应稀疏性和影响遗传作为关键促成因素。如果您的怀疑是正确的，那么怀疑有7个连续因素中有5个具有活跃的相互作用，这并不是一个稀疏系统的效果。我的一般建议是首先使用“书本”DSD建立活跃因子，而不是重复，重复，中心点等。希望您运行的是JMP版本13，这样您就可以利用新的两阶段模型拟合工作流程。
然后了解您对活动因素和效果的了解，然后在JMP的定制设计平台中运行某种优化设计。这样，您可以根据您在设计的DSD部分中学到的内容，指定可能的精确模型效果。交互，二次方，如果需要，等等 从这里使用JMP的预测分析器和模拟器来查找最佳因子设置。
