回复：DoE 增強我推薦 Goos 和 Jones 的 Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach 給任何想更多地了解優化設計的人。 本書包括有關 RSM 和增強的案例研究。 有免費的章節下載這裡.
回复：DoE 增強你好，
選項 1 是“經典”或“教科書”方法。 當計算和軟件無法用於設計（和擴充）實驗時，這將是常見的方法。
選項 2 是“最佳”或“自定義”方法。 這是 JMP 推薦的方法，因為它使您能夠設計正確的實驗來實現您的目標並解決您的問題。
因此，選項 1 與選項 2 的選擇是經典方法與最佳方法的選擇，這在過去幾十年中已被討論過很多次。
經典方法經過反複試驗。 它們通常更容易理解。
經典和最優方法通常會收斂於相同的設計（或擴充設計），因為經典設計是最優的。
最佳方法為您提供更大的靈活性。 您可以決定運行次數。 您可以決定只希望估計某些因子的二次項。 或者您可以決定只估計一些可能的相互作用。 您可以限制因子範圍並排除因子空間的某些區域。
選項 1 將使您能夠實現對曲率建模的目標。 選項 2 也可以工作，並為您提供更多的靈活性。
我希望這有幫助，
菲爾
美國能源部增強我通過定制設計平台進行了主效應篩選設計。 現在我需要增強設計來模擬曲率。 似乎有兩個選項：(1) 添加軸點和中心點，(2) 使用增強按鈕並選擇 RSM 添加交互項和二次項。
選項 1 似乎適用於中心複合設計。 誰能告訴我是否有任何特殊原因使用上面的選項 1 或選項 2 來模擬模型中的曲率？ 謝謝。
實驗設計
