不允許的組合和約束你好，
在我的定制 DOE 設計中。 如果某些組合是可行的，但基於文獻它不會那麼有效，我應該將其設為不允許的組合嗎？ 如果我排除該組合，是否會對設計或分析產生負面影響？
IE。在七個因素中，據說兩個因素（0 級和 1 級）一起工作比單獨工作更好，排除 (0,1) 和 (1,0) 的組合是否有負面影響？
假設我做了足夠多的運行以獲得預測方差<1。
謝謝！
美國能源部回复：不允許的組合和約束我假設所有因素都是連續的，包括規模。 對於這種情況，您可以使用線性約束。 使用因子的簡單階乘組合。 例如，僅涉及兩個因素，您將定義端點，例如 (0,1) 和 (1,0)。 這兩個點定義了一條線，一條邊界，您希望將其保留在一側。 您可以通過擬合線性模型獲得所需的係數。 將此方法擴展到三個因素。
回复：不允許的組合和約束這是關於類似主題的另一個想法。 假設對於不同的兩個因素，將它們一起運行是不可行的，只能將它們作為 (0,1) 或 (1,0) 運行。 但是，在小範圍內同時執行這兩個因素是可行的 (1,1)。 如果我將設計限制為不允許 (1,1)，它會增加預測方差。 所以在篩選設計中包含 (1,1) 組合是有意義的，因為我將小規模執行它，對嗎？
回复：不允許的組合和約束那講得通。 謝謝！
回复：不允許的組合和約束你說， ”如果某些組合是可行的，但基於文獻它不會那麼有效，我應該將其設為不允許的組合嗎？ " 這個問題表明你有“測試”的心態，而不是“實驗”的心態。 測試提供了答案。 一個實驗提供了一個模型（很多答案）。 這不是“對或錯”的問題。 這是一個清楚你的目的的問題。 根據您的目標，任何一種心態都可能是正確的。 您可以繼續測試，直到找到您想要的（“反複試驗”），或者您可以運行設計的實驗，擬合模型，然後使用模型探索空間以找到您想要的。
當常規設計空間中的某些條件是不可能的、危險的或會改變所研究的現象時，您可以添加約束。 否則，您希望盡可能高效地觀察整個設計空間。 因為你要估計模型參數。
一個好的實驗會產生好的和壞的反應。 這樣，您就有了一個可以預測整個結果範圍的現實模型。
你說， ”在七個因素中，有兩個因素（0 級和 1 級）據說可以更好地協同工作而不是單獨工作。 " 該觀察結果表明交互作用在響應中很重要。 消除(0,1) 和 (1,0) 的組合將無法對交互進行建模。 如果沒有這些組合，數據將缺乏必要的信息。
