多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計親愛的 JMP 社區。 我在尋找執行 DoE 的正確方法（尤其是篩選設計）方面遇到了一些困難！
首先，我想找到篩選設計中最重要的因素。 然後我想更詳細、更多層次地研究重要因素。
我有 4 到 5 個多重因素（4-6 個級別之間）和一個 6 個級別的校準類別（這六個級別代表不同的技術）。 對於篩選設計，我僅使用 2 級（低和高）的因子，並且可能在非線性和 6 級分類因子之間添加一個。
附加信息：一次模擬運行始終包括分類因子的六個級別（模擬大約需要 1.5 天），這是所使用模型的結果。
篩選設計的最佳方法是什麼？
我應該使用自定義設計還是執行三個明確的篩選設計，將分類因素分為三個 2 級分類因素？
我將感謝您的幫助！
謝謝
A_胡貝爾
實驗設計回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計謝謝。 這對我有很大的幫助！
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計試圖解釋你的問題，所以如果我誤解了，我深表歉意......通常你使用篩選設計（例如，分數階乘）來比較預期設計空間中的許多因素。 在確定這些因素中哪些是重要的（實際意義和統計意義）之後，您可能會繼續研究該因素子集以找到最佳區域。 這種方法就是 GEP Box 所稱的響應面方法（不是一項因子大於 2 水平的實驗）。 它是利用迭代進行實驗來了解相當複雜的表面。 需要多少次實驗取決於您當前的知識水平。 當然，隨著新材料和加工技術的發展，響應面也在不斷發展……從而不斷改進。
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計感謝各位的解答！
@statman響應例如最大化自我消費，...... 技術或存儲大小等因素
根據建議，我可能會首先執行完整的因子設計。
之後執行具有多個級別的第二個設計（例如兩個最重要的因素）是否有意義？
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計我的第一個想法是提供適當的建議，可能需要有關您的情況的更多信息。 響應變量是什麼？ 有哪些因素？ 您需要將響應變量移動多遠？ ETC。
重申馬克的觀點，篩選設計旨在對所選設計空間中的感興趣因素（包括水平設置和噪聲）進行相對比較。 通常，初始篩選設計將有助於優先考慮哪些因素對感興趣的響應變量影響最大，以及您希望將設計空間移動到哪個方向。 目標是有效地邁向最佳地區。 通常，您不關心非線性，因為非線性發生在設計空間內，並且您可能會移動該空間。 超過2級是非常低效的。 為什麼要在山腳下創建一個複雜的模型？（打個比方，當您試圖前往科羅拉多州博爾德時，正在創建費城的詳細地圖）。
您的第一篇文章中不清楚的是這將通過模擬運行。 在模擬中實現，算法已經在您的模擬程序中創建。 您可能不知道它是什麼（特別是如果您從供應商那裡購買了模擬），但它已經存在了。 現在來了困難的部分......如果算法不包含您想要研究的因素，分析會說這些因素沒有影響。 還有其他意見，我的想法是模擬對於篩選的效用有限。 在篩選中，您正在研究許多您不知道會產生影響的變量，同時將這些因素的影響與噪聲進行比較。 噪聲是如何模擬的？ 恕我直言，這無法實際模擬。
誠然，有些程序需要很長時間才能運行（例如，FEA），因此為了節省計算機運行時間，可以運行小數階乘，但如果計算機時間不是什麼大問題，則運行全階乘。
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計你沒有犯錯。 我做到了。 回到最初。
您混淆了“測試”和“實驗”。 您正在考慮測試和組合。 設置建議的條件，運行它，觀察結果。 嘗試其他條件，看看會發生什麼。 設計是關於模型的。 您設置多個條件，以最好地配合模型的擬合，然後使用模型來確定重要的影響或估計您想要的任何級別的響應。 目標是插值，特別是在實際應用中花費太多運行時間的計算機實驗中。 您是否有任何理由必須包含這些預先確定的級別？ 該模型不需要這樣。
如果您必須使用這些水平，那麼我建議設計完整的因子實驗並製作表格。 然後選擇自定義設計並輸入完整因子中的因子作為協變量因子。 您必須指定一個型號。 然後將運行次數設置為適合您的任何數字。 定制設計將繼續尋找完整因子設計的最佳子集，以滿足您的運行次數。
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計感謝您的回答。
全因子設計不符合可能的模擬運行次數的要求。
如果我使用全因子設計，則運行 1920 次。
1 個 5 水平因子
三個4水平因子
1 個 6 級分類因素
--> 5*4*4*4*6=1920 次運行
在我看來，這聽起來不像是完整的因子設計，還是我犯了一個錯誤？
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計聽起來您已經決定使用全因子設計。 JMP > DOE > 經典 > 全階乘。 然後輸入所有因素及其所有給定水平。 通過這樣的設計，完整的階乘模型是可能的。 您不需要任何重複運行。
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計我的因子的每個級別都代表可以在模型中使用/安裝的組件。 例如，一個因素是具有以下級別的存儲容量：215,300,500,630,1000 升或不同大小千瓦時的電池容量。
運行次數很難定義 - 通過使用同時模擬大約 50-60 次運行。 如果需要更多，我也可以這樣做。
該設計將是一個計算機模擬，它不包含隨機元素。
回复：具有多水平因素和一個六水平分類因素的篩選設計篩選設計的特點之一是經濟。 我們犧牲細節來確定最重要的因素（而不是影響）。 為什麼連續因子有這麼多級別？ 對於這種情況，多少次運行是可以接受的？
篩查的另一個特點是因素眾多。 四五個並不是一個大數字。 在這種情況下，您也許可以設計一個實驗並跳過篩選。 序列中的額外步驟稍後可能不會被抵消。 您可以在 JMP 中擴充任何設計以獲取更多詳細信息（例如，高階模型項）。
模擬方面似乎是憑空出現的。 這個設計是為了計算機模擬研究嗎？ 那麼您可能想要探索空間填充設計。 我假設模擬不包含隨機元素。
我不建議將研究分成多個並行設計。 您將失去對因素相互作用進行建模的能力。
