将级别添加到增强设计你好，我想领养一个现有设计。 当前的设计有两个水平的四个因素。 现在我想为两个因素至少添加一个或两个级别。
是否可以使用扩充设计或有其他方法吗？ 到目前为止我没有找到答案采用设计。
最好的问候，安德烈！
美国能源部回复：将级别添加到增强设计“对于这些因素，我使用了最大值和最小值。 现在我想补充一些因素之间。 所以我想量化模型中的二次项和三次项。”
我假设你的意思是水平？ 您真的想要拟合二次或三次模型，还是在第一个实验的极端值内寻找最佳水平？ 如果这些因素在极端情况下很重要，这意味着存在线性关系。 您当然可以在空间内添加级别。 关于您的实验顺序的想法：
您使用了 2 水平的部分因子（您没有提供此设计的分辨率）并发现了 2 个最有趣的因子。 肯定有一些混叠，但我会假设结果“有意义”或与您的预测结果相似。 但是，您没有预料到非线性关系吗？ 你现在做？ 为什么？ 如果您已经预料到非线性关系，那么将中心点添加到设计中会很有用，并且仍然可能是一个有趣的测试。 我不记得你讨论过任何处理噪音的策略？ 向现有数据集添加点会混淆块效应与额外的处理。
关于：
“如果，我假设所有四个因素（具有两个水平）在分数设计评估后似乎都很重要（相互作用）。 量化二次项和 cubs 项的最佳方法是什么？无法将级别设置为任何值。 有一个包含可能值的列表。”
我不确定我是否理解。 如果所有 4 个因素都被认为是重要的，这并不意味着相互作用是？ 但是，您当然可以使用 JMP 的定制设计平台来限制设计空间。 您使用分数阶乘来创建大型设计空间然后迭代以了解该空间内更复杂的关系的策略是合理的。
同样，我不确定您是否真的想要非线性项（尤其是三次项），或者您只是想找到最佳水平？
回复：将级别添加到增强设计嗨斯蒂特曼
对不起，我的意思是适应。
关于你的问题：
我有一些问题/意见:
1. 什么是 4 因素设计？全阶乘还是分数？
分数设计
2. 这些因素是连续的还是分类的？
因素是连续的
3. 假设您分析了第一个实验，您似乎了解到其中 2 个因素是“最有趣的”，而其余的项则无关紧要（因此没有显着的交互作用）？
是的，我有 2 个因素是“最有趣的”
4. 对于“最有趣”的 2 个因素，您想在不同于第一个的水平上进行实验
对于“最有趣”的 2 个因素，您想在不同于第一个实验的水平上进行实验。 您是要移动实验空间还是要量化模型中的二次项和三次项？
对于我使用最大值的因素。和分钟。价值。 现在我想在两者之间添加一些因素。 所以我想量化模型中的二次项和三次项。
一个额外的问题：
如果，我假设所有四个因素（具有两个水平）在分数设计评估后似乎都很重要（相互作用）。 量化二次项和 cubs 项的最佳方法是什么？无法将级别设置为任何值。 有一个包含可能值的列表。
回复：将级别添加到增强设计安德烈，请原谅，但我对你的措辞感到困惑。 你是说适应还是采纳？
我有一些问题/意见：
1. 什么是 4 因素设计？ 全阶乘还是分数？
2. 因素是连续的还是分类的？
3. 假设您分析了第一个实验，您似乎了解到其中 2 个因素“最有趣”而其余项无关紧要（因此没有显着的交互作用）？
4. 对于“最有趣”的 2 个因素，您想在不同于第一个实验的水平上进行实验。 您是要移动实验空间还是要量化模型中的二次项和三次项？
