不適合具有難以改變的因素的定制 DoE 設計當我使用 Minitab 構建具有兩個難以改變的因素的 DoE 模型時，只要我複制整個圖和子圖，我就會看到缺乏擬合評估（Minitab 在設計過程中給了我一個選項來複製整個圖和子圖該模型）
但是，當我使用 JMP Custom DoE 平台時，對於具有兩個 HTC 因子的同一組因子，無論我做什麼，我都看不到擬合分析的缺失。 我認為這是因為整個圖和子圖沒有在我的模型中復制，但無法找到一種方法來複製整個圖和子圖。
美國能源部回复：不適合具有難以改變因素的定制 DoE 設計你好呀。
我對此做了少量的探索。 我不知道我是否有答案，但這是我發現的：
- 據我所知，當您有難以改變的因素時，定制設計不允許您指定重複（即中心點）。 這對我來說很有意義。 我認為當你有難以改變的因素時重複運行的想法，因此整個圖建模為隨機效應，似乎是一個壞主意。
- 即使您手動將重複試驗添加到您的設計中，當您使用推薦的 REML 方法建模時，您也不會看到失擬報告。 如果您切換到 EMS（不推薦），您將看到不合身。 出現這種情況可能有技術原因。 但這又似乎是有道理的。 當您有隨機效應時，失配意味著什麼？
總之，如果您手動創建仿行並使用 EMS 擬合方法，則可以實現裂區設計的失擬檢驗。 但我會先認真考慮你是否真的想這樣做。
我認為可以公平地說 JMP DOE 人員不推薦重複運行，因此無法在 JMP 的裂區設計中添加或使用重複可能反映了這一點。 在我們擁有易於使用的軟件之前，複製中心點是舊的 DOE 方法的一部分，當時實驗分析是手工完成的。 在大多數實驗中，運行成本很高，因此重複是浪費的。 最好使用所有運行來探索因子空間的不同部分。 這確實是定制設計背後的想法。
如果您仍然認為您應該能夠為裂區設計中的失配添加仿行，您可以將您的請求添加到願望清單.
我希望這是有幫助的。
菲爾
回复：不適合具有難以改變因素的定制 DoE 設計我對 Phil 的一些想法的看法（總體上我同意）：
1. HTC 因素不應被視為隨機效應（不確定這是從哪裡來的）。 為了對整個圖中的 HTC 進行正式的統計檢驗（1 個因子），您將 WP 因子的影響與 WP-by-replicate 相互作用（這是 EMS）進行比較。 當然，您可以在沒有正式統計測試的情況下確定實際意義。
2. 我不知道為什麼 Phil 建議重複等於中心點“（即中心點）”？但也許我誤解了他。
3. 問題在於……HTC 因素可能不會用於調整流程。 我們想知道 HTC 是否重要，也許什麼可能是運行的“最佳”級別，但不與他們一起管理流程。 所以限制它們是有道理的。 事實上，您可能會通過多次更改 HTC 並引入比正常情況更多的噪音來誇大實驗中的噪音（降低精度）。
4. 從統計上講，多個 HTC 設計的有效性是有限度的。
5. 在整個設計空間中隨機運行的複制中心點實際上是了解噪聲一致性或識別噪聲中的特殊原因的好主意。 它可能會提供對真實 MSE 的現實估計。 不確定某些“舊”想法實際上不是很好，但我想我已經老了。
6. 為了分析裂區，我更喜歡 Daniel/Box 方法。 即創建每個圖的 Normal、Pareto、Bayes 圖。 這確保您將整個圖與與 WP 相關的噪聲以及子圖因子與與子圖相關的噪聲進行比較。 這可以防止 MSE 偏差和由不合適的決定造成的問題。
回复：不適合具有難以改變因素的定制 DoE 設計我並不是建議中心點與復製品相同。 我指的是 JMP 自定義設計中添加中心點的能力，這將確保您有復製品。 當您有難以改變的因素時，此選項不存在。 我希望這很清楚，如果之前沒有，並且有助於了解您如何使用 JMP 實現目標。
