你好。 我的姓名是布拉德利琼斯.
我是这经理的这联合管理计划美国能源部团体，和什么我想到讲话到你关于今天是
A奇怪使用的这合身权威的筛选平台。
如果你没有完毕A权威的筛选D设计
和分析过的它使用这平台，
然后你不会知道确切地在哪里这平台曾是。
患病的展示你那。
但什么我是去到展示你是那你不有到使用
这确定的筛选配件平台只是到合身确定的放映。
它能合身其他东西作为出色地，和那是A惊喜。
患病的开始出去经过说关于什么这主要的主意的这推介会是，
和然后患病的审查如何合身权威的筛选作品。
的课程，
我是去到展示你经过手，但这平台做全部这工作为了你，
所以你不真的有到曾经做全部这乏味东西。
和然后患病的有A夫妻的例子的使用合身权威的筛选
到分析其他设计那是不是确定的筛选设计。
和患病的制作一些建议在这结尾。
到开始出去，这是A确定的筛选设计。
和如果你看在这第一的一对的运行在这顶部，你能看那
每个价值这里是加或者减一，和每个价值这里是减或者加一。
瓦帽子它是试到展示那里是那任何价值这顶部数字有，
这底部数字有这对面的价值。
如果这是加一，然后那将要是减一。
如果这是减一，然后这将要是加一。
和这事实那全部六对的设计为了这例子
是镜子图片喜欢这
方法那这权威的筛选设计是A折叠超过设计。
让我们思考关于什么折叠超过设计是
和什么它方法到有A折叠超过设计在条款的特性。
为了任何折叠超过设计，
这主要的效果和二-因素互动是不相关，
和那方法那他们是统计上独立的。
正交折叠超过设计存在为了每一个多种的的八运行。
然而，正交主要的效果是不是作为重要的
作为这正交性的主要的效果在二-因素互动。
你可能选择到允许为了一些非正交性在主要的效果
在命令到得到这好的财产那主要的效果
是不是相关的和二-因素互动，
哪个方法那如果你有积极的二-因素互动，
他们惯于偏见这估计的任何主要的影响。
我想到展示你如何到制作，
或者讲话关于如何到制作A折叠超过设计于杰普,
和你能做这在这风俗设计师。
你打开这风俗设计师。
你添加二-等级分类或者连续的因素。
经过默认，连续的因素是总是二水平。
和然后你选择A模型那仅有的有主要的效果，哪个是默认，再次。
然后你能选择A数字的运行那是A多种的的二
在哪里这多种的的二有到是在至少作为大的作为
这数字的因素次二。
然后在这红色的三角形菜单在这风俗设计师，
你去到最优性标准，和看在这子菜单
和选择制作别名最佳的设计从这红色的三角形菜单。
然后你是完毕。 全部你有到做是点击制作设计。
和然后后你看这设计，你能查看那这别名矩阵
包含仅有的零点为了这主要的效果和二-因素互动。
如果这数字的运行在你的设计是不是A多种的的八，
然后你可能看一些相关性之间二-因素互动和这截距。
但那截距估计不是真的重要的为了筛选。
让我给你A JMPD情绪化的那过程。
这第一的例子这里是如何到制作A折叠超过。
和我是去到创造A六-因素风俗设计。
和在这设计，我有因素A通过F。
和你能看那这一个通过F因素是这仅有的事物在这模型
那是这默认。
现在我是去到这红色的三角形菜单
和我选择别名最佳的，哪个是这最后的选择这里。
和然后如果我说：“好吧，让我们做16运行反而的12、”和制作设计，
它是去离开和它是去到计算
这别名最佳的设计为了六因素和16运行。
现在我是去到查看经过看着在这别名矩阵，
和你能看那一切在这别名矩阵是零。
其他事物我能做是看在这颜色地图和这相关性，
和我能看那这主要的效果是全部白色的，和这矩形的区域
显示主要的效果和二-因素互动是还全部白色的，
哪个方法那这设计是，在事实， A折叠式设计。
和我可以使用它到做A筛选实验。
让我去后退到我的幻灯片。
全部那这权威的屏幕设计平台做
是查看那这设计是A折叠。
它不实际上要求那什么你有在这桌子那是当前的
是实际上A DSD。
你能使用合身DSD到分析任何折叠超过设计。
和那是这惊喜。
和那是这主要的主意的这是为了展示你不是第一的，
那你能创造折叠超过设计非常简单地使用这风俗设计师，
和那如果你有A折叠超过设计，
你能使用合身权威的屏幕设计到分析这数据。
它轮流出去那自从主要的效果和二-因素互动
是正交到每个其他在A折叠式设计，
你能分裂这回复那你观察到的进入二新的回应。
一回复你使用为了识别主要的效果，
和你可以称呼它YME。
和这其他回复你能使用到确认二-因素互动，
和你可以称呼那Y2FI 。
和它轮流出去，因为
这主要的效果是正交到这二-因素互动，
这二列那你创造正在做这将要是正交到每个其他。
这方式你会做那是你能合身这主要的效果模型和不截距
和节省这预料到的价值观的那模型。
和然后后正在做那，你呢能称呼那柱子YME，
和然后这下一个事物你做是节省这残差从那合身，
和那些残差是在这空间的这二-因素互动。
现在，这些二行动是不必要，
但如果你通缉到知道什么是在后面这屏幕，
然后这允许你到做全部这些行动为了你自己如果你想。
但，的课程，你能使用这适合终极筛选平台，
和它是正在做这在后面这场景。
让我制作A小的题外话。
我思考它是有价值的到使用这模型遗传假设，
哪个是那，一般来说请讲，
二-因素互动是很多更多的可能到发生
如果两个都这主要的效果那撰写那互动是积极的他们自己。
为了例子，
如果因素A和因素乙主要的效果是两个都积极的，
然后你可能想到考虑配件这二-因素相互作用的A B.
现在这是不是A身体的法律。
没有什么使它绝对地必要的那这抓住。
和然而经验证据有显示那
这样的楷模是很多更多的可能比拥有
互动是积极的什么时候这主要的效果是不是积极的。
现在，大家谁是完毕A很多的实验有柜台例子到这。
全部我是说是那些柜台例子是比较稀有的。
现在为什么会你制作这假设？
出色地，这是这原因。
如果你使用这遗传假设，
你能有这放的可能的楷模存在很多较小
比如果你不制作这假设。
在这例子那我显示你早些时候在哪里我有因素A通过F，
让我们认为那它转身出去那仅有的因素C， D、和F是积极的，
然后你会仅有的考虑这三二-因素互动， CD、CF、和DF。
和自从那里是三的这些互动，
那里是二到这第三可能的楷模，
一的哪个有不互动，
和你有三和一相互作用，
三和二互动，和一和全部三互动。
然而，如果我们通缉到看在全部这二-因素互动
之中全部这因素A通过F，
然后那里是六选择二或者15可能的二-因素互动，
哪个方法那那里是二到这15号或者更多比32,000可能的楷模。
和筛选通过全部的那些楷模是A很多更难模型选择问题。
如果你能依靠在这遗传假设，
你能节省你自己A很多的工作
和还A很多的歧义在制作你的模型选择。
现在去后退到如何你做这，
你能形式这二-因素互动涉及这积极的主要的效果
和然后做步明智的回归向上到这观点在哪里
这意思是平方错误的这模型那你有是相对地小的。
如果你有一个估计的一个西格玛平方，
如果他们是大致可比，然后那是这时间到停止。
但，的课程，这仍然是不是必要的哦做经过手
因为适合终极筛选是去到做它为了你。
让我展示你A夫妻的例子的这过程
和患病的开始和一个例子从道格蒙哥马利的
设计和分析的实验教科书，这第八版。
和他做过这作为第一的跑步A解决三分数阶乘
和七因素和八运行。
让我展示你那设计和如何那是分析了。
这是A解决三设计，
和如果我做只是合身筛选、
什么你看这里是那我们的乙，和A是这积极的效果
和或许G是边际地积极的但小的比较的到这效果的B、D 和 A。
但让我们评价这设计。
我只是点击这评价设计脚本在这桌子。
和如果我看在这别名矩阵，
你能看那因素A是困惑的和这BD相互作用。
你可以还学习这相同的事物经过看着在这颜色地图。
和你能看那这相关性之间A和这BD相互作用是一，
哪个方法那我不知道无论什么我是看到
是实际上这主要的影响的A
或者这二-因素相互作用的乙和D或者任何线性组合的那些。
什么我有是一个歧义
和我需要到制作一些更多的运行在命令到解决那歧义。
去后退到我的例子，
什么然后发生在这教科书是那这设计是折叠的超过。
现在反而的八运行，那里是16运行。
和让我展示你那例子。
这是这折叠的超过设计。
如果我做评价设计和然后看在这别名矩阵，
我能看那这别名矩阵是同样地零为了每一个可能的价值。
和我能学习这相同的事物经过去到这颜色地图在相关性。
和我看那这主要的效果是正交
和全部这主要的效果是正交到全部这二-因素互动。
我现在知道那我有A折叠超过设计和那
我的主要的效果是不是去到是有偏见的经过二-因素互动。
我有数据为了这时间它需要为了这眼睛到重点。
和如果我点击在这脚本，我看这结果的拥有完毕这折叠超过。
和什么我看是第一的那乙和D是这二主要的效果，那是作为前，
除了那A是不更长那里因为，猜测什么？
这BD相互作用是大规模地重要的。
和这真的模型是BD和这BD相互作用。
和现在我们能跑步这模型和我们能看那
第一的我们的实际的经过-预言阴谋和我们的残差全部看好的。
和然后玩和这分析器，我们能看那
作为我移动乙从一结尾到这其他，
这坡的这线，这预言线的这影响的D在时间变化。
和那是这自然的互动。
什么时候你有一个相互作用，
这坡的一因素依靠在这价值的这其他因素。
和所以现在我们有
这是这环境那你会使用如果
你通缉到最大化这时间那需要这眼睛到重点。
一般来说，你会想到最小化这时间。
这会是这环境那你通缉到使用到最小化这眼睛重点时间。
那是这结尾的那例子。
让我现在去后退到我的幻灯片为了只是一第二
和介绍这花生固体例子。
这花生固体例子曾是一个例子
那我的朋友克里斯纳赫茨海姆实际上做过在A咨询环境
和我们有在这样本数据图书馆和
这花生固体实验作为A确定的筛选设计。
但什么我做过曾是反而我已创建A二-等级折叠式设计
和用过的这相同的模型到创造数据为了那。
和所以让我展示你那数据，
哪个是我的第二例子这里，这花生例子。
和注意那我有酸碱度,水温度，萃取时间，
比率，搅动速度，和二绝对的因素，
无论你水解这花生第一的和无论你预浸这花生，
和然后什么是存在测量的是这花生固体。
注意还那这数字的运行这里是22、
哪个是不是A多种的的八。
和所以，什么时候我看在评估D设计,
我不预计那这设计将要是正交为了这主要的影响。
和什么时候我看在这别名矩阵，
你能看那这截距是相关的或者别名的
经过A非常小的数量经过任何积极的二-因素相互作用。
和再次，如果我看在这相关性颜色地图细胞阴谋，
你能看那这主要的效果是不是正交到每个其他，
但他们的相关性，
他们的绝对相关性是非常小的喜欢一超过十一。
和再次，因为这区域是白色的，
主要的效果是正交到二-因素互动。
和这是什么我们通缉。
这是什么我们有到有在命令到使用这合身权威的筛选平台。
现在我是去到跑步那平台。
和什么我看是那我有四积极的主要的效果和那方法那我有
作为许多作为四选择二或者六二-因素互动到查看。
和它看起来喜欢比率和搅动速度
是A学期那我不真的需要，非常小的估计的这例子。
但这真的模型那生成的这数据
涉及这些四二-因素互动这里。
比率次搅动速度轮流出去到是A类型一错误，
除了我们会大概得到摆脱的它反正，和它是估计是非常小的。
这里我们已经用过的这合身权威的筛选设计
和还这假设的遗传
的这主要的效果和二-因素互动
到寻找不是仅有的全部这主要的效果但四积极的二-因素互动
之中这二-因素互动那是有关的到这积极的主要影响。
我们成立这实际的数据-生成模型，这正确的模型。
好的，所以什么做我推荐那你做？
第一的，我有显示你如何到使用这最佳的设计标准
在这风俗设计师到创造折叠超过设计
和你能做那相对地简单地
和你不一定有到创造正交福尔多夫r设计。
这合身权威的筛选设计平台不关心
无论这设计是正交或者不是，
它将要仍然分析这数据作为长的作为这设计是A折叠超过设计。
和然后一次你有这折叠超过设计和这数据，
你能使用这合身权威的筛选设计平台到分析这数据。
和所以，在这字的耐克， “只是做它。”
这里是一些参考。
这第一的二是参考这原来的纸
在权威的筛选实验和然后这纸经过肖和共同作者
节目如何我们创造权威的筛选设计如今
没有涉及优化，只是经过直接的建造
使用会议矩阵。
然后这第二纸，磨坊主和保姆，
有这基本的主意那我有介绍这里到分析F老的超过设计。
这曾是在技术计量学方式后退在2005年，
但是使用轻微地更多的当前的模型选择技巧
比磨坊主和保姆。
和最后，这最后的参考那里
是讲述如何，再次在技术计量学，克里斯纳赫茨海姆和我写了A纸到
基本上解释如何到使用这折叠超过技术
和分析到做
模型选择为了权威的筛选D设计在A二-步方法
那我谈过关于在这非常开始的这讲话。
感谢你非常很多为了你的注意力
和患病的是在这讲话什么时候它是最后发表到回答问题。
