在 Peter Goos 和 Bradley Jones 合著的《Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach》一書第 1 版中，第 9 章中出現了以下文本（請注意 Brad Jones， @布拉德利瓊斯，是 SAS JMP 部門的首席研究員）：
[馬克，看著布拉德]你為什麼擔心回應？
[Brad] 嗯，您的回應類型決定了您適合資料的模型類型。 如果您的反應是二元的（例如，您是否具有良好的附著力），那麼線性模型將不合適。 相反，你需要一個邏輯迴歸模型，這種模型所需的實驗設計與我們通常使用的線性模型所需的實驗設計不同。 如果您的答案是有序的、明確的——例如，是否有、差、良好或完美的附著力——那你需要另一個模型的實驗設計，也就是累積 Logit 模型」。
這只是書中的旁白，沒有進一步的細節。
所以我的問題是，如何在 JMP 中針對二元和有序分類反應進行 DOE？
謝謝，
拉里
