复制是以下四项基本原则之一实验设计由RA Fisher提出。其他三个是析因原理，随机化和封闭。复制的价值在于，它提供了模型中不受影响的响应中运行间差异的估计值。
您可以在JMP 9中复制设计。个人运行复制有何不同？
在以前的版本中 JMP ，要使用复制，您必须重新运行设计中的每个因子组合指定的次数。因此，如果设计需要12个唯一的因子组合，并且您指定要进行一次重复，则生成的JMP表将包含24行，并且每个因子组合都会出现两次。仅在创建定制设计后，用于指定复制的界面才可用。
在JMP 10中，您没有指定要重复整个设计的次数，而是说要复制多少个单独的运行。您还要求在设计创建之前而不是在设计之后进行复制。例如，如果在上述情况下要进行六次重复运行，则应在标有“重复运行次数”的编辑框中输入6。然后，单击标记为“用户指定”的单选按钮，然后在编辑框中输入18。最终的设计将有18次运行和6次重复观察。
该设计与没有复制的设计相比如何？
为了回答这个问题，让我们考虑一个具体的例子。假设我们有两个分类因子，每个分类因子具有三个层次和两个连续因子。我们的模型是所有四个因素的主要效应模型，因此我们只需要考虑连续因素范围的低端和高端。完整的阶乘设计需要运行36次，但我们的预算仅允许运行18次。
表1显示了具有12个唯一因子组合的设计的因子设置，其中六个组合出现两次。运行3和4、5和6、7和8、9和10、13和14以及17和18是六对复制运行。
请注意，这种设计具有一定的对称性。三个级别分类因子的九种可能组合各出现两次。另外，因子X 4 ，在低和高设置下各有九个运行平衡。但是，X 3 ，只有在低位运行8次，在高位运行10次。
尽管略有不平衡，该设计的D效率仍为99.1％。我使用JMP 10中的定制设计器创建了此设计。如果调查员指定了重复次数，则定制设计器将创建一个最佳设计，这要考虑到必须提供指定数量的重复次数。为了创建此设计，我指定了D优化准则。
为了进行比较，表2中的设计显示了生成的18次运行D最佳设计，没有指定重复。该表对于两个三级分类因子具有相同的模式。但是，两个连续因子在其低和高设置下各有9个运行。
与理论上理想的设计（在这种情况下不存在）相比，该设计的D效率为99.8％。因此，具有复制功能的设计的D效率仅比最佳设计低约1％。
分析中单个运行复制的含义是什么？
我向两个表都添加了模拟数据。的先验每个设计的模型都是主要的效果模型，但是我添加了一个涉及X的两因素交互作用的术语 3 和X 4 模拟数据以及正常随机误差（标准偏差为1）。这是仿真模型的方程式：
Y = 80 + 3X 3 + 4倍 4 -3倍 3 X 4
由于表1中有六次重复的运行，因此JMP Fit Model平台会自动执行“缺少测试”（请参见图1）。由于模型中没有两因素交互作用，因此该测试非常重要，表明该模型不充分。掌握了这些信息后，精明的研究人员便可以在拟合模型中添加两因素交互作用，以寻找缺失的影响。
对于未复制的设计，没有测试是否不适合，因为没有纯粹的错误自由度可检测到不适合。拟合模型的RMSE为3.65，比真实误差标准偏差大三倍以上。那是因为有效的两因素交互作用不在模型中，因此其影响导致误差标准偏差的高估。反过来，这意味着对模型效果的测试具有较低的功效。
公平地讲，使用未经复制的设计中的数据来检测缺乏合适性并不是很困难。图2显示了针对X绘制的未复制数据拟合残差图 3 并覆盖X的两个值 4 具有不同的颜色和相关的线条。交互很清晰，因为重叠的线交叉了。
制作此图需要数据分析人员付出额外的努力和专业知识。相反，失配测试是自动的。
底线是什么？
复制是安全的。对于给定的运行预算而言，安全性的代价是要付出代价，复制运行意味着您将无法估计尽可能多的条件。同样，单个点复制通常也会导致系数估计值的方差有所增加。
单独运行复制提供的是设计规范方面的更大灵活性，而提供灵活性是JMP中“定制设计”的重点。
曼尼·乌伊（Manny Uy） 写道：
现在，我知道如果程序不能提供完整的复制但可以为混合模型的错误估计提供部分复制，该怎么办。感谢JMP 10中的这项新功能。
乔·霍克曼写道：
布拉德（Brad），这很棒，可以解决我10版的愿望清单之一。对于大多数设计，单独的试运行或运行复制是估算纯错误的最实用方法。实现整个设计矩阵的复制通常是不切实际的。感谢您添加此有用的功能。...乔·霍克曼
李·克赖顿写道：
棒极了。我最近尝试复制主要效果而不复制交叉效果。现在我知道我可以！
