デフォルトのDoEカスタムデザインに中間レベルのサンプリングがほとんどないのはなぜですか？カスタムデザインを行う場合、中間レベル（最高と最低以外）が指定されることがあるため、2レベル以上になります。 ただし、カスタム設計のデフォルト設計では、これらの中間レベルのサンプリングが抑制される傾向があり、各パラメーターの最高値と最低値に最も重点が置かれます。 これはどのように決定されますか？ 途中で追加するように指定できますか？
DOERe：デフォルトのDoEカスタムデザインに中間レベルのサンプリングがほとんどないのはなぜですか？JMPカスタムデザインプラットフォームは、座標交換と呼ばれる数学的アルゴリズムを使用して、デザイン最適性基準と呼ばれるものを最大化します。 JMPにはいくつかの最適性基準があります。 アルゴリズムは、因子の数、モデルで推定したい効果、実行数などの入力を使用して、デフォルトの最適性基準、特定の設計、設計内のレベル、およびそのような追加の考慮事項を決定します。許可されていない組み合わせとして、変更が難しい、または変更が非常に難しい要因、複製など。 ユーザーは、必要に応じて、JMPに異なる最適性基準を使用するように「強制」することができます。 私がお勧めするパスではありません...しかし、それは可能です。 そして最後に、JMPが作成するデザインにランを追加できます。 そこから始めるのに適した場所は、AugmentDesignワークフローです。 既存の設計に処理の組み合わせを追加する場合の警告は、最適性の基準を下げる可能性があります。また、意図された実用的な目的のために設計の効率や能力を低下させる可能性のある他の設計基準を変更する可能性もあります。 繰り返しますが...お勧めしません。 これらの問題を回避するには、JMP AugmentDesignプラットフォームを使用してください。
サポートされているさまざまな最適性基準を説明するJMPドキュメントへのリンクは次のとおりです。最適性の基準
座標交換アルゴリズムの詳細へのリンクは次のとおりです。座標交換アルゴリズム
AugmentDesignプラットフォーム/ワークフローへのリンクは次のとおりです。増強設計
Re：デフォルトのDoEカスタムデザインに中間レベルのサンプリングがほとんどないのはなぜですか？@P_Bartell JMPのカスタムデザインプラットフォームについての知識が豊富なので、彼のアドバイスに従います。
実際には、設計の解像度（線形）と設計で近似できる程度（多項式）の両方が、設計の選択における考慮事項です。 これは因果関係を理解するための実験であり、「勝者を選ぶ」ためのテストではないことを忘れないでください。 私は、調査の順次（反復）の性質（科学的方法とモデル構築）を熱心に信じています。 したがって、私はしばしば1次線形項（カテゴリ変数と連続変数のテストを可能にする）を理解することから調査を開始し、反復によってそれらを拡張します（解像度と中心点から始まる可能性のある非線形項を推定する機能を追加します）。
私も信じています設計構造に重点が置かれすぎて、ノイズ構造の理解に十分に費やされていない（ブロッキング、リピート、ネスティング、スプリットプロットなどを介して）。 そうは言っても、選択するデザインは、提起する質問に答えたり、仮説に洞察を提供したりするものでなければなりません。
あなたの状況では、二次関係に興味があるようです。 どうして？ すでに一次モデルはありますか？ レベル設定がこれらのレベル間の重要な効果を「見逃す」のではないかと心配ですか？ あなたのすべての要因は継続的ですか？ 希少性、階層、遺伝の指針に精通していますか？
