時間の制約と実験的可能性のため、JMPの完全にランダム化されたDOEの代わりに、私の実験空間を通る「最短パス」に興味があります（ただし、可能な限りランダムです）。
1）2つの連続する実験間で複数のパラメーターが変化するケースの数を最小限に抑える
2）パラメータ内のレベル間の複数段階の変更を最小限に抑えます（つまり、「-1〜+1」よりも「-1〜0」および「0〜+1」を優先します）。
3）追加の実験を追加すると、1または2を許可するよりも時間がかかりません。
誰かがこれを試しましたか？これが実験計画と統計効果に及ぼす影響を研究しましたか？
（おそらく視覚化するために：車で10都市を訪問し、20実験DOEで各都市のサンプルを取得し、使用するガソリンの量を最小化することを検討してください-実験の目標としてではなく、実験の設計として）。
（現在JMP 13を使用していますが、JMP 14および15にアクセスできます）。
興味深いコンセプト。あなたは間違いなくカスタムデザインと評価デザインプラットフォームスペースで遊んでいるでしょう。そして、おそらくJMP 14または15であなたの仕事をしてください。JMP 13とは対照的に、複数のデザインを効率的に比較できるEvaluate Designプラットフォームは、13からJMP 14、さらにはJMP 15でさらに強化されていますか？JMP 15はまだ見たことがありませんので、よくわかりません。
