DOE中的權重因子（Minitab功能）你好，
我們有一家擁有Minitab用戶的公司，他們希望在JMP的DOE中增加某些因素的權重（Minitab似乎允許）。 如果您權衡一些因素，這樣做是合理的比較嗎，目的是什麼？
我們可以在JMP上重現嗎？ 我想創建一個公式“ weight = [3X1 + X2 + ... + Xn”（將X1加權為標準化因子的3倍），並將其用作加權。 有什麼想法，建議嗎？ 謝謝您的幫助。
伊曼紐爾
關於：DOE中的權重因子（Minitab功能）你好@Emmanuel_Romeu ，
我們當然可以在JMP的“定制設計”中權衡因素或效果。
有兩個選項可能會有所幫助：
1.加權A最優。 這使您可以對模型中的每個效果賦予不同的權重。 我們建議您按不同數量級加權。 例如，權衡最重要的效果10和其他1。 您應該看到權重較高的效果將增加功效，並降低與其他效果的相關性。
2.您可以選擇“如果可能”選項，以評估次要影響。 這樣，您可以創建比模型中的效果更少運行的設計-過飽和設計。
布拉德（Brad）最近的探索演講涵蓋A最佳。
我對Minitab具有如此復雜的功能感到驚訝。 我想對他們的能力有更多的了解。
問候，
菲爾
關於：DOE中的權重因子（Minitab功能）基於他們在網站上擁有什麼他們正在談論加權回歸。 在“擬合模型”對話框中使用“權重”角色。 最棘手的部分是權重欄。 如果一行的值對應於平均測量值，則通常將原始數據的方差的倒數用作權重。
加權回歸有助於改善對整個設計空間中同質（響應）方差假設的違反。 A優化會影響設計矩陣和參數估計的精度。 也就是說，加權回歸是關於Ys的方差和關於Xs的方差的A最優性。
關於：DOE中的權重因子（Minitab功能）那講得通， @DonMcCormack 。
我認為Minitab能夠在設計中進行因子/效應加權很奇怪。
乾杯，
菲爾
