設計一個預期自相關的實驗。有沒有辦法預測和解釋實驗中先前運行的潛在影響？
兩個用例：
- 實驗室 - 使用混合器製備樣品，在運行之間無法（具有成本效益）完全清潔。樣品隨後使用一個過程進行處理，該過程同樣無法在每次運行之間完全清潔。
- 連續過程 - 過程不會在兩次運行之間關閉，而是設置新條件，並在測量結果之前允許過程穩定。
當然，最好完全清理或在運行之間等待很長時間以確保獨立性，但有時這要么成本過高，要么不知道運行之間等待多長時間。如果調查人員想要接受在運行之間存在某種自相關的可能性，他們可以採取哪些步驟來至少測量並理想地解釋這一點？
到目前為止我的想法：
- 將之前的運行條件（如果使用下一個項目符號，則針對每個步驟）作為最終模型中的因子，通常作為因子與上次運行相比的變化量。如果該值在最終模型中顯著，則自相關會影響結果。
- 盡可能在每個步驟中隨機化運行順序，以確定哪些步驟導致自相關（不適用於連續過程）
- 確保在當前運行之前通過雙向移動測試某些條件時，並確保在相同條件下重複某些運行。
- 如果過程可以完全清洗有時然後確保在 DOE 覆蓋盡可能多的設計空間之後運行的第一個條件，本質上僅使用這些點來設計 DOE，即使功率很低。
是否可以告訴 JMP 設計一個考慮到這些想法中的任何一個的實驗，或者在這裡使用其他技巧？
美國能源部回复：設計一個預測自相關的實驗。以下是我的想法，沒有特別的順序：
1. 我不確定我會稱您的困境為“自相關”。 在我看來，您更像是有可能影響治療的協變量或噪音。 你能在實驗室測量攪拌機的“狀況或清潔度”嗎？ 或者你能測量連續過程的條件嗎？
2. 您能否利用任何裂區設計來處理隨機化的噪聲和所需的限制？ 隨機化不會讓您分配由於噪聲引起的變化。
3. 我不確定在每次處理之前清潔過程或混合器實際上是一個好主意。 設計空間並不能真正代表現實（因為它們很少或從不清理或停止現實中的連續過程）。 這將是一個不合適的推理空間，甚至可能會引起異常的噪聲或因子效應。
4. 當然，複製是另一個不錯的選擇，儘管在塊內保持條件“恆定”可能很困難。 你能故意改變條件嗎？ 如果是這樣，那麼您可能能夠誇大塊之間的效果，並讓條件的隨機變化發生在塊內。
5. 我還可能建議進行抽樣（變異分量）研究以確定混合器或連續過程的一致性，甚至可能了解響應變量“條件”的大小。 這將為決定如何在實驗期間管理條件提供一些很好的線索。
回复：設計一個預測自相關的實驗。#3 - 是的。 我一直在考慮一個經驗豐富的鑄鐵煎鍋。 將它擦洗成明亮的金屬會消耗很多善意，非常快。 沒有人會這樣做不止一次。 （基於三個數據點。）
回复：設計一個預測自相關的實驗。謝謝@statman和@Craige_Hales ，和往常一樣，你給了我一些值得思考的事情！你的觀點：
- 為了表示混合器的“清潔度”，我們理論上可以測量混合器中剩餘的材料量以及該材料中污染物的濃度。濃縮很容易（這是上次運行的結果），但我認為在這種情況下量化材料的數量是不切實際的。
- 這可能是我問題的關鍵，也許我可以，但我不知道怎麼做！如果包含多次運行，我所知道或可以找到的所有設計都會在每次運行之前提供良好的更改分佈，但這違背了以盡可能少的運行執行此操作的項目目標。 我希望找到一種設計，它不僅可以改變每次運行的值，還可以改變運行之前的變化。
- 您可能在這裡有一個很好的觀點，我認為與未來的預期運行條件相比，從一個太乾淨的過程與一個太髒的過程開始之間存在權衡。
- 是的，在這種情況下，我們可以完全控制條件，所以我同意這是一個很好的方法。與第 2 點一樣，我今天通過手動修改 DOE 設計來做到這一點，如果能找到一種適合我的設計方法，那就太好了。
- 好主意！我計劃使用重複運行來量化測量誤差，但是當我們可以使用其中一次運行進行測量系統分析時，為什麼還要經歷所有這些麻煩。
