自定义 DOE：相互依赖的因素约束嗨，我正在设计一个 DOE，其条件相互依赖。
例如：
1) 对于每次运行，X1/X2/X3 的总和应为 8000
或者
2) X1/X2/X3 的平均值不应超过 X4
我怎样才能对我的 DOE 施加这样的限制？
| X1 | 连续的 | 0 | 10000 |
| X2 | 连续的 | 0 | 10000 |
X3 | 连续的 | 0 | 10000 |
提前谢谢了！
回复：自定义 DOE：相互依赖的因素约束非常感谢您使用混合物总和的提示！ 我将它应用于我的 DOE。
回复：自定义 DOE：相互依赖的因素约束非常感谢您提供详细的解决方案！
回复：自定义 DOE：相互依赖的因素约束Mark Bailey 概述了一个很好的方法。 关于他最后提到的混合方法的更多信息。
您不必为该方法将 X1 重新调整为 X3。 您可以告诉 JMP 您的混合总和是 8000 而不是默认值 1。 该选项位于自定义 DOE 对话框的红色三角形弹出菜单下。
如果您确实采用混合方法，请记住您的模型拟合结果会有所不同，因为您现在将拟合 Scheffe 混合模型而不是标准回归模型。
回复：自定义 DOE：相互依赖的因素约束你的第一个约束是不一致的，它在设计中创造了一个奇点。 首先，前三个因素都不能超过8000，所以10000的上限没有意义。 其次，你只有两个独立因素。 第三个因素完全由前两个因素之和决定。 因此，您可以仅使用前两个因素设计实验，然后使用列公式来确定第三个因素的设置以进行运行，或者您可以使用所有三个因素设计实验，但从任何模型中删除第三个因素。
以下是我的示例结果。
上限对于您的实验来说是不现实的。
这是我使用的约束的定义。
连同仅包含截距和主效应的模型，我得到了带有警告的设计。
非常小的值可以用零代替。 我模拟了数据以显示分析。
我像往常一样开始分析，但删除了 X3 的所有项。 这是结果。
请注意，这些估计与模拟不匹配，因为它们使用了编码因子水平。 不过，该模型确实预测得很好。
另一种可能有效的方法是将此实验视为混合设计。 该方法将要求您将因子重新调整为 0 到 1 或 0.8。 然后将混合总和更改为 0.8。 在这种方法中，您只能输入 X1 和 X2，而不是 X3。 您只需要 X4 要求的一个约束，并进行修改以涵盖 X3 不再明确出现在设计中。
