定制设计：具有高度相关因素的问题大家好，
附加因素和脚本，以使用模型中定义的因素运行自定义设计。 已知列出的所有因素都很重要，并且只有在它们之间具有中等相关性（<10%？）时才能被接受。
使用定制的 DOE 平台。 JMP 建议最小 DOE 为 20 次运行，默认为 36 次运行。
问题是在 DOE 提出的方案中，一些因素是非常相关的：相关性高达 85%。
我尝试将标准更改为 A-optimal/Alias Optimal，我增加了运行次数。相同的参数仍然非常相关。您能告诉我如何将相关性降低到<10%吗？
能否请你帮忙？
谢谢，瓦莱丽
回复：定制设计：高度相关因素的问题谢谢菲尔、萨姆和唐。
回复：定制设计：高度相关因素的问题你好@瓦莱丽_内德巴尔,
我认为不可能将相关性降低到 0.1 以下。 应该预期相同因素的主效应和三阶项之间存在高度相关性。
Goos 和 Jones（在随附的期刊中）第 5 章中的例子就是一个很好的说明。 这是针对 2 个因子（包括所有三阶项）的设计。 相关颜色图看起来很糟糕（如下），部分原因是它是一个不规则形状的因子空间。 但这也是因为相同因素的主效应和三阶项之间不可能具有低相关性。
尽管相关性很高，但实验还是成功的，他们能够建立一个有用的模型。
回复：定制设计：高度相关因素的问题嗨萨姆和唐，
实际上，众所周知，这些高级项非常重要，因此它们必须保留在模型中。 您知道是否有任何方法可以减少相关性？
提前致谢，
瓦莱丽
回复：定制设计：高度相关因素的问题@瓦莱丽_内德巴尔具有高相关性的效应是放入模型中的高阶效应，因为因子频率被指定为离散数值因子。为了找到最佳设计并强制频率离散，将高阶项（频率^2以及其与其他因素的相互作用）放置在用于寻找最佳设计的模型中。
我认为最有可能的是，能够很好地拟合数据的实际模型不需要那些高阶项。如果您在设计评估中删除那些高阶项，那么整体设计看起来不错。此外，将设计绘制出来表明，这是一个涵盖所有因素的完美平衡的设计。
这也取决于实验的目标。如果这是为了放映，我会说这是一个非常好的设计。为了预测或优化，可能需要一些额外的设计点，或者在现有设计点内进行更多复制。
在设计评估的模型中删除这些：
设计情节：
回复：定制设计：高度相关因素的问题所有高相关性都涉及 3 因素相互作用，要么与主效应，要么与其他 3 个 FI。 6级离散数值因子似乎有点过多。 为什么有这么多级别？ 这个问题的答案可能暗示着更好的设计方法。
