我对我正在研究的混合设计有疑问。 该实验旨在研究混合不同类型的流体对材料相容性的影响。
因素
Fluid_1 处理率 - 流体 A 的分数 - 0-100
Fluid_2 处理率 - 流体 B 的分数 - 0-100
Fluid_1 类型 - 分类，两个级别
Fluid_2 类型 - 分类，两个级别
回复
膨胀-连续
设计阶段的一个复杂问题是，当 Fluid_A 处理率为 0 时，所使用的流体 A 类型不会对响应产生影响，对于 0 处理率下的 Fluid_B 也是如此。 因此，我将设计设置为排除 Fluid_A 和 Fluid_B 类型，除非与相关处理率因子交叉。 如果拟合模型时未选中多项式居中选项，则这是合理的。 我还想加入一些限制，例如，当 Fluid_A 处理率 <10 时，仅使用一种 Fluid_A 类型。 下表中的两次运行本质上是重复，但 JMP 不会这样对待它们，包括限制以避免这种情况。
Fluid_1_treat | 流体_1 | 流体_2 |
0 | A | A |
0 | 乙 | A |
这种限制在混合物设计中是不允许的，但是，因为这只是一种二组分混合物，A 始终取决于 BI，选择排除 Fluid_2 处理率，并简单地使用 Fluid_1 处理率作为唯一的连续因子。 因此，我最终设计了以下模型。
Fluid_1_treat
流体_1_治疗 x 流体_1
流体_1_治疗 x 流体_1_治疗
流体_1_治疗 x 流体_2
Fluid_1_treat x Fluid_1_treat x Fluid_1
拟合此模型时，我可以生成一个良好的模型，但是它的 Fluid_1 类型会影响 0 处理率下的响应（请参阅预测刻画器 1），这在物理上是不可能的。 此外，Fluid_1 类型没有影响的处理率为 50%（参见预测刻画器 2），这似乎是一个太圆的数字，不可能是真实结果。
将其拟合为混合物，我得到了一个更合理的模型，
Fluid_1_treat（混合物）
流体_1_治疗 x 流体_1
流体_1_治疗 x 流体_2_治疗
流体_1_治疗 x 流体_2
Fluid_2_treat（混合物）
Fluid_1_treat x Fluid_2_treat x Fluid_1
然而，当包括最终模型效果 (Fluid_1_treat x Fluid_2_treat x Fluid_1) 时，存在一些相当高的相关系数。 为了解决这个问题，有必要增强设计。 这是因为模型中存在两个混合因子，我实际上具有额外的拟合效果，尽管它线性依赖于另一个混合因子？
显然，简单的解决方案是为混合设计进行额外的运行，但是任何人都可以帮助我理解第一个模型的问题吗？
这是用于生成设计的代码，设计和模型如下所示。
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Match Target, "vol", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, 0, 100, "F1_treat", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A", "B"}, "F2_type", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A", "B"}, "F1_type", 0 ),
Set Random Seed( 668463152 ), Number of Starts( 80 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 2} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {1, 2}, {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1}, {3, 1} ), Add Alias Term( {2, 1}, {3, 1} ),
Replicates( 2 ), Set Sample Size( 9 ),
Disallowed Combinations(
F1_treat >= 90 & F1_treat <= 100 & F2_type == "A" | F1_treat >= 0 & F1_treat
<= 5 & F1_type == "A"
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
当我拟合模型时，我有以下显着效果
但是，当 F1_treat = 0 时，预测刻画器的响应取决于 F1_type。 这是我无法理解的部分，因为在没有 F1_treat 的情况下，模型中没有 F1_type 出现。
删除编码和取消检查中心多项式会给出下面的奇点报告，但是一旦删除其中一个高阶项，就会得到一个更合理（至少在科学上）的模型，其中在 F1_treat = 0 时，F1_type 对响应没有影响。
关于你关于设计阶段的最后一点，我这样做了，否则设计似乎会产生很多基本上是重复的运行，但没有理解它们本身。 设计过程中包含的模型因素是否应该考虑到这一点？
我注意到你的一句话，“设计阶段的一个复杂问题是，当 Fluid_A 处理率为 0 时，所使用的流体 A 类型不会对响应产生影响。 ” 我认为这是由您使用的线性模型以自然的方式处理的，不需要特殊的设计。 所讨论的复杂修改可能没有必要。 （不过我不确定。）
例如，运行自定义 DoE 工具时，一切都相同，但删除了限制并且 0 次重复选择了以下设计结果。 突出显示的行本质上是重复的，如 F1_treat = 0 时，F1_type 不起作用，突出显示的行下面的两行也是如此。 重复显然不是坏事，我只是以此为例。
非常感谢您对此的帮助以及任何进一步的反馈
我认为您不需要菲尔建议的步骤，因为这个解决方案首先避免了这个问题。 编码因子级别和居中多项式通常是最佳实践。 仅应在特殊情况下避免使用它们，但本例并非如此。
请向我们展示您在本次分析中使用的设计、原始完整模型（以便我们知道术语是什么）以及奇点报告。
我注意到你的一句话，“设计阶段的一个复杂问题是，当 Fluid_A 处理率为 0 时，所使用的流体 A 类型不会对响应产生影响。 ” 我认为这是由您使用的线性模型以自然的方式处理的，不需要特殊的设计。 所讨论的复杂修改可能没有必要。 （不过我不确定。）
@马克贝利是的，这就是我最初的解决方案。 然后我采取了讨论的步骤这里删除列的“编码”属性并取消选中拟合模型平台中的中心多项式。 然而，这样做会产生一个模型，当我的原始消息中不存在该流体时（预测刻画器 2），该模型的响应取决于该流体的类型。 尽管确保流体类型不会作为主要因素出现在模型中，但它仅在与处理率交叉时才会出现。
不采取删除编码的步骤，我得到了一个更有意义的模型，但是存在一个奇点，需要删除Fluid_1_treat x Fluid_1_treat x Fluid_1模型中的因子和相关矩阵开始看起来相当难看。 美国能源部的设置是为了将其包含在模型中，所以我认为与分析设置有关的东西导致了这里的问题？
当作为混合拟合时，我没有出现奇点问题，但仍然遇到高相关性。
或者，您可以在设计中仅包含一个组件作为具有适当范围的连续因子。 然后，您可以在单击“制作表格”后添加一个数据列，以计算其他组件的比例以获得适当的总和（例如，1）。 但是，您不应在模型中包含第二个组件。
将流体速率分数因子替换为 A 与 B 之比的单个因子是否有效？ 这使得 A 和 B 水平保持相关，就像混合物一样。
