Doe 对阻塞的约束大家好:)
我对使用 JMP 进行实验设计还很陌生，并且对模块有疑问。
情况：
我想执行 DoE：
-> 2级4个参数
- 1 个参数，我们称之为“A”，有 3 个级别（A1、A2 和 A3）。
我有一些限制：
- 这个实验将按“块”进行，即对于每 6 个实验，我将更改我的起始材料，已知这会对我的反应产生影响。
- 2个级别的参数之一与我的起始材料相关联，这意味着该参数将由我的起始材料固定。
- 另一个限制是我们只能测试每个块的 2 个“A”级别。
由于我无法在阻止中添加约束，因此我尝试了：
- A 作为“离散数字”
- 3个连续参数
- 与“不受控制”中的起始垫相关联的参数
- 我的起始垫为“分类”
我使用不允许的组合来排除每个“分类”一个“A”。
它似乎有效，但如果我这样做，我将不会遵循实验的顺序（因为我将按块工作，并且没有对 JMP 说）。 此外，这不是很优雅，因为应该使用分类来评估我的起始材料的效果，而我并不真正需要。
有人有建议吗？
非常感谢您的阅读，
祝您有美好的一天并保持安全。
实验设计回复：美国能源部对封锁的限制亲爱的统计员，
非常感谢您的宝贵时间和答复，我将尽力回复如下：
欢迎来到社区！
非常感谢 ：）
除了马克已经提出的问题/评论之外，还有许多与您的情况相关的问题/评论。 以下是我的一些想法：
1. 这是筛选设计还是您在知识连续体中更进一步（这是系列中的第一个实验还是您已经进行了一些实验）。 您想回答什么问题？ 您是否预测或预料到了这个实验的潜在结果？ 在这个实验中学到的信息将如何增加你的知识？ 您的下一组工作将会是什么？ 如果不更好地了解情况，就很难给出合理的建议。
我会尽力回答：
这是一组基于先前知识的实验。 目标是优化 3 个响应，所有响应都是连续的。 不，我目前无法预测潜在的结果。 我想要我的回答达到某个阈值，一旦达到这个阈值，就越高越好。
2. 分块是一种增加推理空间的策略，同时提高设计的精度或至少不影响精度。 它通过将噪声（你不愿意管理的因素）与块效应混在一起来实现这一点。 块内噪声保持不变（从而没有影响，减少了由于噪声引起的块内随机误差，从而提高了设计精度，降低了MSE），然后在块之间故意改变噪声（从而增加推理空间） ）。 此外，如果您能够分配与模块混杂的因素，您也许能够估计逐个设计因素的相互作用，以确定设计因素对噪声的鲁棒性（不存在噪声逐因素相互作用）。 这是你打算做的吗？
如果我理解得很好的话，这是正确的。 是的，我可以分配与块混淆的因素，但请注意，这个因素并不完全混淆。 该因素是 2 级分类因素，我最多可以有 6 个或更多块。
3. 您有 5 个设计因素（4 个 2 层，1 个 3 层）？ 看来您正在分解设计或尝试一些最佳设计策略，然后考虑该块。 这可能是一个不完整的块（BIB）。 还有其他选择......正如马克建议的那样，如果噪声是可测量的，您可以将噪声作为协变量进行交易。
对，那是正确的。 我不习惯使用协变量，我会看看，谢谢你的提示。
4.A是什么？ A 是否“嵌套”在材质中（根据材质使用不同级别的 A）？
A 是具有 2 个水平的分类因子（起始材料经过处理或未经处理）。
5. 为什么不想量化材料的效果？ ”分类应该用来评估我的起始材料的效果，而我并不真正需要这些。” 您是否担心设计因素与材料之间的潜在相互作用？
是的，确实如此，我的因素可能会与我的起始材料相互作用。 不幸的是，我的不同起始材料实际上是相同的“起始材料”，但批次不同。 这些批次彼此之间有很大不同。 我的目标是“独立”地评估每个参数对我的起始材料的影响。
不知道我的回答是否清楚。
6. 响应变量有哪些？ 它们是连续的吗？ 您预测的模型效果的排名顺序是什么？
3 个响应，全部连续。 我不知道模型效果的排名顺序，我会选择排名 1，但我可能会添加更高的排名，这取决于运行次数。
非常感谢。
祝你今天过得愉快，
回复：美国能源部对封锁的限制亲爱的马克，
首先，非常感谢您的宝贵时间和您的回答，
两个水平的四个因素是连续的还是分类的？ 因子 A 的水平是否真的是分类的（A1、A2 和 A3）？
2 水平因子是连续因子和分类因子的混合，比如 2 个分类因子和 2 个连续因子。
没有 A 不是绝对的，事实上它是一个“连续因子”，但我只能为每个“块”设置 2 个 A 级别（孵化器的温度和孵化器的数量有限），这就是为什么我想使用“离散数字” ，但我可能是错的。
请注意，“块”在 DOE 中具有特定含义。 让我们检查一下你的意思。 起始材料是否用于提供6个实验单元（样品）？ 如果是这样，那么阻塞是正确的。
是的，这是正确的，我的起始材料将提供 6 个实验单元。 我的起始材料可以分散在6个中，用这6个“子起始材料”我可以设置不同的6个实验。
您能测量与起始材料相关的因子的水平吗？ 如果是这样，则将测量结果记录在数据表中，并在 DOE 中输入水平作为协变量因子。 如果您无法在实验前测量水平，则将因子输入为“不受控制”，然后在运行期间测量水平并更新数据表。
抱歉，我没有提到这一点，该因素与我的起始材料有关：我的起始材料经过处理或未经处理。 我可以在实验之前知道它是否经过处理，但是对于给定的起始材料，这个参数将是固定的。 这意味着我来自给定捐赠者的 6 个实验都将这个参数固定为已处理或未处理。
我不想知道我的起始材料的效果，因为我不能也不会在将来控制它，但我想评估处理与未处理的影响。
再次感谢您的帮助，
祝你今天过得愉快
回复：美国能源部对封锁的限制欢迎来到社区！ 除了马克已经提出的问题/评论之外，还有许多与您的情况相关的问题/评论。 以下是我的一些想法：
1. 这是筛选设计还是您在知识连续体中更进一步（这是系列中的第一个实验还是您已经进行了一些实验）。 您想回答什么问题？ 您是否预测或预料到了这个实验的潜在结果？ 在这个实验中学到的信息将如何增加你的知识？ 您的下一组工作将会是什么？ 如果不更好地了解情况，就很难给出合理的建议。
2. 分块是一种增加推理空间的策略，同时提高设计的精度或至少不影响精度。 它通过将噪声（你不愿意管理的因素）与块效应混在一起来实现这一点。 块内噪声保持不变（从而没有影响，减少了由于噪声引起的块内随机误差，从而提高了设计精度，降低了MSE），然后在块之间故意改变噪声（从而增加推理空间） ）。 此外，如果您能够分配与模块混杂的因素，您也许能够估计逐个设计因素的相互作用，以确定设计因素对噪声的鲁棒性（不存在噪声逐因素相互作用）。 这是你打算做的吗？
3. 您有 5 个设计因素（4 个 2 层，1 个 3 层）？ 看来您正在分解设计或尝试一些最佳设计策略，然后考虑该块。 这可能是一个不完整的块（BIB）。 还有其他选择......正如马克建议的那样，如果噪声是可测量的，您可以将噪声作为协变量进行交易。
4.A是什么？ A 是否“嵌套”在材质中（根据材质使用不同级别的 A）？
5. 为什么不想量化材料的效果？ ”分类应该用来评估我的起始材料的效果，而我并不真正需要这些。” 您是否担心设计因素与材料之间的潜在相互作用？
6. 响应变量有哪些？ 它们是连续的吗？ 您预测的模型效果的排名顺序是什么？
回复：美国能源部对封锁的限制两个水平的四个因素是连续的还是分类的？ 因子 A 的水平是否真的是分类的（A1、A2 和 A3）？
请注意，“块”在 DOE 中具有特定含义。 让我们检查一下你的意思。 起始材料是否用于提供6个实验单元（样品）？ 如果是这样，那么阻塞是正确的。
您能测量与起始材料相关的因子的水平吗？ 如果是这样，则将测量结果记录在数据表中，并在 DOE 中输入水平作为协变量因子。 如果您无法在实验前测量水平，则将因子输入为“不受控制”，然后在运行期间测量水平并更新数据表。
