如何进行混合响应面设计我正在使用 JMP 15。 从经典>有混合设计或响应面设计。 从定制设计中，我可以选择混合因子，但是，没有响应曲面设计的选项。 我想知道如何设计混合物的响应面？ 谢谢
实验设计回复：如何进行混合响应面设计你好@洛根肖恩,
正如之前的成员已经写过的那样，您可能想象到的传统响应面设计（从因子设计生成，如中心复合设计、Box-Behnken 设计...）依赖于因子是独立的假设，这不是您会做的事情具有混合因子（因为一个因子的水平会直接影响其他因子的水平）。
正如所述@statman和@丹_奥伯米勒，您的模型在混合实验中与在具有连续独立因子的因子设计中会有所不同。
从实用的角度来看，如果您的实验中只有混合因子，我建议您看一下混合设计的“经典”菜单，因为它将为您的设计选择提供更多选项和灵活性，具体取决于您处于学习的哪个阶段（取决于您的目标是什么）。 您可以在此菜单中尝试更多模型，请参阅此处的设计列表：混合设计 (jmp.com)
通过选择“最佳”，您最终将获得自定义设计平台，因此您将能够创建您想要的定制模型（如上面的回复中所建议的）。
我认为当您有约束和/或不同的因素类型时，自定义设计模型平台非常有用，但是当仅处理混合因素时，值得查看混合设计的经典菜单，以便比较不同的可能设计。
另外值得一提的是，混合的空间填充设计似乎在定制设计平台中不可用（因为生成的设计是基于模型的），仅在经典混合设计中可用。 根据您的目标和所需的精度，它可能也是一个不错的选择，因为空间填充设计不需要预先假定的模型（它们只是试图用实验点均匀地填充您的实验空间），因此它们可以可以使用各种方法进行分析，从经典方法（拟合模型）到更高级和与模型无关的方法（高斯过程、支持向量机、基于树的方法、神经网络，可能使用 SVEM...）。 请参阅我之前关于混合设计之间差异的回复：回复：如何进行混合设计 - JMP 用户社区
希望所有的回答对你有帮助
回复：如何进行混合响应面设计单击交互作用按钮并为二次模型选择二阶。 单击 Scheffe Cubic 以获取立方模型。 这两个模型都会导致 JMP 为您的混合物设计 RSM 式实验。
回复：如何进行混合响应面设计作为@statman也就是说，混合场景的回归模型的解释与典型的回归模型不同。 您不需要像典型回归那样添加“平方项”(X1*X1)。 任何二进制项（例如 X1*X2）都是二次项。 任何三元项（例如 X1*X2*X3）实际上都是立方体。
您应该查看 JMP 网站上的许多免费资源，以深入了解如何将回归模型拟合到混合情况。
回复：如何进行混合响应面设计还要注意解释：
1英石阶（线性）系数：b 1 + b 2是纯因素的平均响应（例如，x 1 = 1, x 2 = 0）。如果模型中只有线性系数，则因子线性混合且响应为平面。
2 ND阶系数（例如，b 12 ) 是响应面与平面的二次偏差。3 RD阶系数描述了与 1 的偏差英石和 2 ND订购型号。
通常，比较系数以确定相对重要性，但是在混合实验中，项的顺序会影响相对重要性（例如，b 12 X 1 X 2 = 1/4b 12 ）。另外，x 1 X 2不被解释为交互作用，而是被解释为非线性混合关系。
其中 b 是 beta 系数。
无论如何，您都将使用等高线图来评估混料设计。
回复：如何进行混合响应面设计谢谢你，马克。 我试过了，但是没有响应面模型的选项
回复：如何进行混合响应面设计将经典的 RSM 设计视为一种收集数据以拟合具有所有主效应、所有交互效应和所有二次效应的线性模型的设计。 您可以将自定义设计与混合因子（分量）结合使用，并在定义完分量后添加高阶项，单击继续，然后到达模型部分。
