我可以从 DSD 中删除一个实验吗？我想用DSD方法研究7个参数，进行24次实验。但是，我只能进行21次或25次实验。我有24台实验设备，所以我想全部用上。我可以设计25次实验，但只进行24次吗？我注意到，如果删除其中一次实验，就无法拟合最终模型。我可以用逐步法来拟合模型吗？
还有一种情况，如果一次运行失败了，模型该怎么运行？重新运行失败的实验非常耗时，这对我们团队使用 DSD 来说是一个很大的障碍。
非常感谢您的帮助。
高级统计建模实验设计Re: 我可以从 DSD 中删除一项实验吗？在我看来，这就像 25 次运行中的一次运行失败一样。 您可能无法使用拟合确定模型，但您当然可以使用其他方法对您的设计进行建模。
希望你有材料来验证模型。
回复：我可以从 DSD 中删除一项实验吗？你好@JMPLearner_2022 ,
答案来自@louv非常好。
只是在您的案例和一些解决方案中添加更多问题：
- 您是否尝试生成几种类型的设计来根据您的目标进行比较？ 也许最优设计（如 Alias-Optimal 设计，将交互作用和二次效应术语可估计性固定为“如果可能”）可能是一个不错的选择，为建模和实现的实验数量提供更大的灵活性。
- 另一种选择是生成 21 次运行的 DSD，但添加 3 次随机复制运行（和/或中心点？）以便获得您想要的 24 次运行。
- 从你的 25 次运行 DSD 中删除一个实验肯定会让你失去一些最优性、统计能力和参数估计精度，但正如你和 louv 所说，使用其他建模技术可以帮助你分析你的 DoE 结果。
对于这三个选项，我强烈建议您使用“DoE -> Design Diagnostics”菜单中的“Compare Designs”平台检查和比较不同的设计。 这将帮助您根据您的限制条件和实验预算做出最佳选择。
充分利用 DoE 结果的最后一个想法（即使在丢失运行的情况下）是使用 SVEM 以获得尽可能高的参数估计精度。 您可以观看 Simon Stelzig 的演示，展示了一些具有不同不完整设计的案例，但在这里使用 SVEM 获得相关且有趣的模型： SVEM（自我验证集成建模）：通往具有复杂模型的 DOE 的途径 ... - JMP 用户社区
希望对你有帮助，
回复：我可以从 DSD 中删除一项实验吗？你好@胜利者& @louv ，非常感谢您的快速回复。
正如你所说，我可以选择 21 次运行加 3 次复制来适应我们的 24 台设备。 我还比较了其他方法，但发现 DSD 是最好的解决方案。 定制设计至少需要两个块来研究主效应和部分交互作用和曲率，这与传统的先筛选后优化相比是不好的。 好处是如果模型中只有三个因素显着，我可以用主效应、交互作用和曲率拟合数据。 我唯一担心的是曲率项的功率不够高（= 0.264），我应该增加实验还是足够？
再次感谢您的回答。
Re: 我可以从 DSD 中删除一项实验吗？你好@JMPLearner_2022 ,
有关电源的详细信息，您可以重新阅读回复@Phil_Kay我已经给了你关于上一个主题的信息：已解决：我应该考虑在 DOE 中进行功率分析吗？ - JMP 用户社区
在您的特定情况下，二次效应的功率低于 DSD 中的主效应的功率是正常的，但很难判断它是否“足够高”。
我的实际建议是：
- 运行您的原始设计并进行建模，
- 准备并运行一些验证点（例如，在感兴趣的区域中，设置未在 DoE 中完全测试）。 这些验证点可以是扩充设计的一部分（= JMP 在您扩充原始设计时推荐的一些新点），以免损失任何实验预算/时间。
- 比较验证点的实际值与预测值。 该模型是否适合您的系统？ 该模型是否适合您的目标/目的？
如果您的初始预算是 24 次运行，那么一个不错的折衷方案是运行 JMP 提出的完整的 21 次运行 DSD，并从增强的 DSD 中获得 3 个点作为验证点，以检查第一个模型是否足以满足您的需求。
希望对你有帮助，
