2つの要因との混合-十分な実行？こんにちはみんな、
JMPを初めて使用し、学校のプロジェクトでDOEを実行したいと考えています。 したがって、2つの異なる化合物の混合物に対してDOEを実行したいので、2つの要因があります。 X1の混合比を0.7-1とX20-0.3に設定しました（X1は100％を基準にする必要があります）。
しかし今、私は私の実験のために2つの異なる混合物しか持っていません。 これで十分ですか、それとも異なる混合物の数を増やすことは可能ですか？ または、X1の値を0.7〜0,9に制限し、このDOEとは独立して100％参照実験を設定する必要がありますか？ これを行うと、DOEとして3つの異なる混合物が得られます。
DOERe：2つの要因との混合-十分な実行？混合物設計の必要性についての議論がありました。
それが役立つかもしれませんし、別のタイプのデザインの方が良いでしょう。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/DoE-Design/mp/275541#M53466
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/When-Not-to-Run-a-Mixture-Experiment/ta-p/24132
Re：2つの要因との混合-十分な実行？ブレンドの数は、設計原則に基づいています。
カスタムデザインを使用しています。 カスタムデザインは、指定されたモデルに適合する最も効率的なデザインを選択します。 メインエフェクトモデルのみを指定する場合、2つのポイントが線を定義するため、2つのレベルになります。 スクリーンキャプチャで、混合モデルでは非線形ブレンディング（つまり、この状況では2次）である相互作用を指定しました。 したがって、3つのレベルがあります。 最適性の基準をI-optimalに変更して、スペースの中央にいくつかの追加のブレンドを取得することができますが、一般に、デザインは、指定されたモデルに効果的に適合するブレンドの数が最も少なくなります。 モデルが適合したら、モデルは、複数のレベルをテストして最適なものを見つけるのではなく、「最適な」ブレンドを決定するために使用されます。
何らかの理由で本当にブレンドを増やしたい場合は、スペースを埋めるデザインを検討することをお勧めします。 JMPには、そのアプローチにもいくつかの選択肢があります。
