我可以從 DSD 中刪除一個實驗嗎？我想用DSD方法研究7個參數，進行24次實驗。但是，我只能進行21次或25次實驗。我有24台實驗設備，所以我想全部用上。我可以設計25次實驗，但只進行24次嗎？我注意到，如果刪除其中一次實驗，就無法擬合最終模型。我可以用逐步法來擬合模型嗎？
還有一種情況，如果一次運行失敗了，模型該怎麼運行？重新運行失敗的實驗非常耗時，這對我們團隊使用 DSD 來說是一個很大的障礙。
非常感謝您的幫忙。
進階統計建模實驗設計Re: 我可以從 DSD 中刪除一項實驗嗎？在我看來，這就像 25 次運行中的一次運行失敗一樣。 您可能無法使用擬合確定模型，但您當然可以使用其他方法對您的設計進行建模。
希望你有材料來驗證模型。
回复：我可以從 DSD 中刪除一項實驗嗎？你好@JMPLearner_2022 ,
答案來自@louv非常好。
只是在您的案例和一些解決方案中添加更多問題：
- 您是否嘗試生成幾種類型的設計來根據您的目標進行比較？ 也許最優設計（如 Alias-Optimal 設計，將交互作用和二次效應術語可估計性固定為“如果可能”）可能是一個不錯的選擇，為建模和實現的實驗數量提供更大的靈活性。
- 另一種選擇是生成 21 次運行的 DSD，但添加 3 次隨機複製運行（和/或中心點？）以便獲得您想要的 24 次運行。
- 從你的 25 次運行 DSD 中刪除一個實驗肯定會讓你失去一些最優性、統計能力和參數估計精度，但正如你和 louv 所說，使用其他建模技術可以幫助你分析你的 DoE 結果。
對於這三個選項，我強烈建議您使用“DoE -> Design Diagnostics”菜單中的“Compare Designs”平台檢查和比較不同的設計。 這將幫助您根據您的限制條件和實驗預算做出最佳選擇。
充分利用 DoE 結果的最後一個想法（即使在丟失運行的情況下）是使用 SVEM 以獲得盡可能高的參數估計精度。 您可以觀看 Simon Stelzig 的演示，展示了一些具有不同不完整設計的案例，但在這裡使用 SVEM 獲得相關且有趣的模型： SVEM（自我驗證集成建模）：通往具有復雜模型的 DOE 的途徑 ... - JMP 用戶社區
希望對你有幫助，
Re: 我可以從 DSD 中刪除一項實驗嗎？你好@勝利者& @louv ，非常感謝您的快速回复。
正如你所說，我可以選擇 21 次運行加 3 次復制來適應我們的 24 台設備。 我還比較了其他方法，但發現 DSD 是最好的解決方案。 定制設計至少需要兩個塊來研究主效應和部分交互作用和曲率，這與傳統的先篩選後優化相比是不好的。 好處是如果模型中只有三個因素顯著，我可以用主效應、交互作用和曲率擬合數據。 我唯一擔心的是曲率項的功率不夠高（= 0.264），我應該增加實驗還是足夠？
再次感謝您的回答。
Re: 我可以從 DSD 中刪除一項實驗嗎？你好@JMPLearner_2022 ,
有關電源的詳細信息，您可以重新閱讀回复@Phil_Kay我已經給了你關於上一個主題的信息：已解決：我應該考慮在 DOE 中進行功率分析嗎？ - JMP 用戶社區
在您的特定情況下，二次效應的功率低於 DSD 中的主效應的功率是正常的，但很難判斷它是否“足夠高”。
我的實際建議是：
- 運行您的原始設計並進行建模，
- 準備並運行一些驗證點（例如，在感興趣的區域中，設置未在 DoE 中完全測試）。 這些驗證點可以是擴充設計的一部分（= JMP 在您擴充原始設計時推薦的一些新點），以免損失任何實驗預算/時間。
- 比較驗證點的實際值與預測值。 該模型是否適合您的系統？ 該模型是否適合您的目標/目的？
如果您的初始預算是 24 次運行，那麼一個不錯的折衷方案是運行 JMP 提出的完整的 21 次運行 DSD，並從增強的 DSD 中獲得 3 個點作為驗證點，以檢查第一個模型是否足以滿足您的需求。
希望對你有幫助，
