如果你碰巧抓住了我之前的博文，您會知道我是在需要時在自定義設計器中使用協變量的大力支持者。 為了JMP 16 ，我們做了一些改進，使協變量的使用更加容易。
新造型
您可能注意到的第一件事是協變量規範的新位置。 在因素大綱下，有一個特殊的大綱，標記為“協變量/候選運行”。希望通過更多地公開它，更多的用戶將意識到使用協變量的能力。
我們仍然需要一個數據表來加載協變量，因此我們將使用此處示例數據中的“Runners Covariates.jmp”數據表。 此表列出了 100 名跑步者的名單，他們是跑鞋穿著實驗的候選者（此處顯示前 10 名）：
假設我們想要使用 24 名跑步者的子集，並為鞋型 (A/B) 添加一個額外的可控因素。 單擊“選擇協變量因素”按鈕，我們可以選擇所有三個因素作為協變量：
現在，我們在自定義設計器中獲得了一個嵌入式表格：
我們現在可以為鞋子類型添加一個因素：
並修改模型，但我們認為合適。
其他選項
請注意，自定義設計器中包含協變量候選運行的表行是可選擇的。 這樣做的原因是，在某些情況下，我們希望確保最終設計中包含某些運行。 例如，材料可能在過去使用過，或者實驗者承諾使用某些特定的候選運行。 另一種可能的情況是通過選擇“在設計中包括所有選定的協變量行”來使用候選集，以便設計人員在創建設計時確保所有選定的運行。 這是帶有協變量的設計生成大綱的外觀：
另一種可能性是使用候選集向現有設計添加額外的運行，這實際上是使用協變量的增強設計。 在這個歐洲探索峰會演講，創建設計的方法之一是查找全因子的子集，其中給定點的預測值高於指定值。 下一批 48 次試驗是從該組中選擇的，同時考慮了設計的先前迭代中的點。
“允許重複協變量行”允許自定義設計器多次選擇任何行，當您只想以某種形式提供運行時，這非常有用。 雖然通過多次復制設計可以達到相同的效果，但並不總是清楚設計的複制次數是足夠的。
還有一件事
處理協變量的大部分工作都是在幕後進行的。 在幕後，以前的版本聯合管理計劃只關注協變量的 D 最優性。 在 JMP 16 中，根據指定的最優性標準選擇協變量行。 協變量和可控因素之間的整合也得到了更好的處理，以搜索更多的可能性。
感謝您的閱讀，我希望您能夠在自己的實驗中輕鬆使用協變量！
嗨瑞安@ryan_lekivetz 。感謝您對處理協變量以創建候選集的新方法的總結。 很高興能在自定義設計器中更明確地顯示它。做得好！
@Ryan_Lekivetz在這種情況下是否可以使用分類協變量？ 看起來一旦您選擇了一個分類協變量，它就會自動在因子表中顯示為連續變量。
嗨瑞安@Ryan_Lekivetz 。這是一個很好的總結。謝謝。此外，當前的 JMP 用戶可能希望註冊JMP 16 和 JMP Pro 16 中的新增功能4 月 16 日會議，由 Hyde Miller 主持@海德米勒。
