另一篇關於如何在具有中心點的兩階因子中測試曲率的文章，包括關於中心點效應的討論階乘實驗中的曲率測試是中心點效果的p值。 通過獲取中心點值與建模角點平均值之間的差異的統計顯著性來計算該值。 我想要一種在方差分析表中或缺少擬合表中看到此結果的方法。 我想要一種適合模型的方法來排除中心點。 我希望該模型不包含我匯總到錯誤中的效果。 換句話說，我想讓JMP做Minitab的工作。
這似乎不是JMP 16的標準功能中的選項。 我對此有誤，請指出如何操作。
如果我是對的，我仍然想在JMP中做到這一點。 我的問題是腳本是否有可能做到這一點，或者這是否將是不可能的，我應該放棄並手工完成。 我面臨的主要挑戰是我不知道如何使用腳本從模型報告中提取平方和自由度之和。
我可以創建一個JMP腳本來做到這一點：
-對於中心點：
-計算Ybar-center，即“模式”列中具有“ 0”的行的平均響應（中心點）
-計算Ybar-corner，即“模式”列中沒有“ 0”的行的平均響應（角點）
-確定中心點和角點的數量以獲得自由度，DFcenter =中心點數-1
-計算中心點複製的誤差平方和
--- SScenter-error =（中心點值和Ybar-center之間的差的平方和）
-計算曲率效應的平方和
-SS曲率= Ncorner * Ncenter /（Ncorner + Ncenter）*（Ybar-center-Ybar-corner）^ 2
-平均曲率平方效應
--- MScurvature = SScurvature / 1自由度。
現在，我需要總均方誤差。 此錯誤應包括任何復制的中心點的純誤差，複製的角點的誤差以及未建模效果的貢獻。
-要獲得模型中誤差的平方和以及誤差的自由度（不包括所有中心點），腳本可以執行以下操作：
-排除“模式”列中具有“ 0”的行
-顯示模型對話框，以便用戶可以選擇要包括的效果
-創建模型
-以某種方式提取誤差平方和
--- SSmodel-error =（SSpure-error + SSlack-of-fit）和誤差的自由度DFmodel-error
-將中心點的誤差平方和加到模型的誤差平方和上。
--- SSerror-total = SScenter-error + SSmodel-error。
-然後MSerror-total = SSerror-total /（DFcenter-error + DFmodel-error）
-計算曲率效應的F比= MScurvature / MEerror-total。
-然後從F分佈中獲得p值。
能行嗎 關於該方法或腳本，您可以提供什麼指導？ 任何數量的罐裝自動化將受到歡迎嗎？
謝謝，
麥克風
美國能源部腳本編寫回复：另一篇關於如何在具有中心點的兩階階乘上測試曲率的文章，包括對中心點效應的討論您是正確的，這不是我們標準模型報告中的選項。
我們不建議使用具有多個中心點的2級設計。 如果您願意，我可以提供更多原因的信息。
但是，如果您願意，可以很容易地測試曲率。 你讀了...嗎邁克·安德森（Mike Anderson）的博客文章？
問候，
菲爾
回复：另一篇關於如何在具有中心點的兩階階乘上測試曲率的文章，包括對中心點效應的討論@phil_kay
感謝您到博客文章的鏈接。 這導致了解決方案。
TL; DR是這樣的：創建一個具有兩個級別的屬性列，以區分角點和中心點。 然後將該列作為影響以及所有其他正在研究的術語包括在模型中。 其作用和意義將出現在“參數估計”中。
這比我通過腳本手動完成方法要好得多。 實際上，我可能可以編寫一個腳本，通過重新編碼“模式”（Pattern）列來創建該列。
我了解JMP社區和SAS不推薦任何東西。 我想了解有關您為什麼不推薦它的更多信息。
我的問題不是關於運行複制的中心點是否是一個好主意，而在於對它們的存在進行分析。 我有一個應用程序，其中復制的中心點是一個好主意。 如果您願意，我可以提供更多原因的信息。
麥克風
回复：另一篇關於如何在具有中心點的兩階階乘上測試曲率的文章，包括對中心點效應的討論嗨，邁克，
我很高興您發現Mike Anderson的建議很有用。
我提到JMP不建議使用具有重複中心點的2級設計來為為什麼分析報告中沒有進行曲率測試提供背景信息。 順便說一句，您隨時可以在JMP的願望清單。
布拉德利·瓊斯（Bradley Jones）之前在不同的博客文章和文章中討論了具有重複中心點的2級設計的問題：
- 重複的中心點並不是對系統噪聲的很好的估計，因為它們只能為我們提供有關中心方差的信息，該方差可能小於要素空間的其他區域。
- 我們需要從最少的運行次數中獲得最大的信息，因此將多次重複運行放置在因子空間的最不感興趣的部分中會浪費實驗資源。
- 如果發現曲率是活動的，則所有二次項都將被混淆，因此我們需要進行昂貴的擴充來確定主動二次效應。
在大多數情況下，您傳統上可能會使用2級設計，那麼確定篩選設計將是一個更好的選擇。 這篇博文是解釋DSD好處的好資料。 為了進行全面的討論，我建議本文以及討論文章和重新加入。
希望對您有所幫助。
菲爾
回复：關於如何在具有中心點的兩級階乘中測試曲率的另一篇文章，包括對中心點效應的討論我將分享我的想法，當然，這些想法可以完全忽略。 沒有一種方法或正確的實驗方法。 當然，您使用的方法在效率和/或有效性方面可能會有所不同，但這必須與資源分配進行權衡。 關於中心點的重複：
1. 如果中心點是過程的當前設置，那麼在這種條件下的重複實際上可能對過程中的隨機誤差（自然變異）給出相當好的估計，以用作統計檢驗的基礎 (F-測試）。
2. 如果這些中心點在實驗過程中隨機運行（特別是如果實驗需要一些時間），那麼當時間排序時，它們會提供對實驗區域穩定性的一些評估。
3. 同樣，如果它們是當前條件，那麼它允許對因子進行更大膽的水平設置，從而增加暴露因子效應的可能性。
4. 您當然可以有一定的自由度來測試非線性關係（只需為模型中的任何一項添加二次項），儘管非線性效應不是特定的。 這類似於分數階乘，因此在您的實驗迭代的正確順序中，它非常經濟且有用。 事實上，丹尼爾認為中心點比三級設計更受歡迎：
- 正如他在他的書中指出的那樣，響應面的一般形狀和方向受中心點（相對於中心邊緣點）的影響更大，
- 三級設計缺乏徑向對稱性且這些設計不可旋轉，中心點不存在此問題。
丹尼爾·卡斯伯特 (1976)統計學在工業實驗中的應用” 威利 (ISBN 0-471-19469-7), P. 34
