DoE 将一个因素限制为与另一个因素成比例有没有办法使用自定义设计来生成 DoE，其中将一个因子设置为另一个因子的比率？例如，如果我有因子 A、B 和 C，每个因子都有两个级别，但 C 的两个级别与 B 的比例为 1:1 或与 B 的比例为 5:1。这显然会为 C 创建超过 2 个实际级别，并且某些组合是不允许的，因为它们不保持该比率。将比率（即 1 和 5）视为“级别”似乎是错误的。我知道这违反了基本假设。
我尝试使用不允许的组合过滤器，但没有成功。如有任何建议，我将不胜感激。
实验设计回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例如果我误解了您的情况或问题，请纠正我。 我有三个连续因子，A、B 和 C。 不过，我想为 A、B 和 C 与 B 比率的模型设计一个实验。 以下是因子定义：
我可以选择任何线性模型，在本例中我包含了交互项：
我要求 JMP 运行 16 次：
相关性的彩色图显示这些估计是正交的：
缺乏相关性是模型和运行次数的问题，但我可以在这种情况下实现平衡设计，以证明可以实现正交性。 必须将另一列添加到数据表以确定每次运行中 C 的因子水平。
回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例我只使用比率来表示其中一个因素的水平，而不是替代两个。回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例您正在用新因子（比率）替换 2 个独立因子。 该比率将是正交的。回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例@马克贝利我所说的正交性问题的意思是，如果基础因素不独立于另一个因素而变化，我们仍然可以将比率视为独立的。
回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例当你说，我不明白你在问什么，“如果设计是正交的，它会保持正交吗？ “ 对我来说，这个问题就像在问，“如果汽车是红色的，它会保持红色吗？”所以我想我错过了什么。
这种情况让我想起了很多带有分类因素的案例。 这些水平只是一个或多个仍未确定的连续因素的替代指标。 但是具有离散级别的模型仍然有效且有用。
回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例@马克贝利马克感谢您的回复。因此，只要我将所有推理、残差评估和预测等限制在比率，这会不会违反模型的任何假设？如果设计是正交的，它会保持正交吗？
还有很多问题，但我只想确定这种做法是合法的。 谢谢！
回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例我不确定使用因子 C 作为 B 的比率（被乘数）有什么问题。 您正在构建一个经验模型，因此只要您将 C 视为比率，并在模型预测中使用它，就可以了。 这是一个例子：
您可以在制作数据表后添加一个数据列来确定实际的C保持比例。
您在模型中使用 C，在设置每次运行时使用实际 C。 该模型可用于找到最佳的 A、B 和比率 (C)。
回复：一个因素的 DoE 被限制为与另一个因素成比例我不知道具体情况，所以我不能确定实际、工程或统计问题是什么，但我的想法是：
1. 如果你不关心 C 与 B 的交互，你可以将 C 嵌套在 B 中。 在这种情况下，对于 B 的每个级别，您将有 2 个不同级别的 C。
2. 如果您已经知道 B 和 C 的依赖关系，您可以只创建一个 is 在 2 个级别的变量，这些级别包括 B 和 C 的适当组合。 例如，在造纸业中，确定影响纸张重量的因素有 2 个因素，即原浆和再研磨纸浆。 我可以将其中的每一个作为单独的因素或作为具有 2 个不同比率的 1 个因素进行试验。
