具有难以更改的分类的 DSD你好，
我有一个来自客户的有趣的 DOE 挑战。
他们想尝试使用 DSD 进行实验。 它们有 7 个连续因子和一个 2 级分类因子。 简单的。
然而，分类很难改变。 它是系统中衬里的类型。 更换衬里意味着关闭整个系统，这非常耗时，并且可能导致系统“基准”性能发生变化。 所以他们希望尽量减少更改次数。
我已经为 7 个因素创建了一个 DSD，其中包含 8 个额外的运行和 3 个额外的中心点，然后将这些运行用作具有 4 个整区的自定义分割图中的协变量。 设计还可以，但我想知道是否有人有其他想法。
最后，我认为尽可能接近 DSD 的东西会很有用。 他们不太关心运行次数（30 次就可以）。 如果需要，他们可能会同意每 3 次运行更换一次衬管。
顺便说一句，如果足够有趣，他们会同意我们将其写成博客。
谢谢，
菲尔
回复：具有难以更改的分类的 DSD不要使用 DSD 平台的块，根据原始 DSD 的分类因子值手动创建块。 您不会更改设计，只会更改运行顺序。 它将保留原始 DSD 的属性。
回复：具有难以更改的分类的 DSD我找到了一种方法，可以在主效应明确的二阶方面产生更好的设计：
为 7 个连续和 1 个分类创建 DSD。 没有额外的运行。 18 次跑步。
然后在定制设计中使用连续因子作为协变量。 忽略原来的分类因子并添加一个新的具有 6 个整区的难以改变的因子。
回复：具有难以更改的分类的 DSD具有别名 D 最优标准的定制设计？
回复：具有难以更改的分类的 DSD谢谢，唐。 是的，我确实试过了（见上面的线程）。 不错但不是很好。
回复：具有难以更改的分类的 DSD应该补充说，您需要一列来标识随机块（将其命名为 Whole Plot，以便与分析脚本中的内容相匹配）和一列用于难以更改的因素。
回复：具有难以更改的分类的 DSD菲尔，
创建四个随机块，每个级别两个，然后根据分类因子值将运行交替分配给适当的随机块。 要进行分析，您可以复制为相同因子配置生成 RSM 裂区时创建的脚本。 如果需要，您可以使用不同数量的块。
大学教师
回复：具有难以更改的分类的 DSD谢谢，迈克。
我查看了使用 4 个 DSD 块为衬里因子创建 4 个整区（每个衬里水平 2 个整区）。 结果还不错。 但是，我们在主效应和 2FI 之间有一些相关性，约为 0.5。 不是很确定。 我想知道我们是否可以做得更好？
你是对的，因为运行不再是折叠，所以 Fit DSD 将无法通过添加的因素实现。 但是Fit DSD仍然可以用来筛选这7个连续因子。
谢谢，
菲尔
回复：具有难以更改的分类的 DSD嗨，菲尔！
我想你想使用阻塞变量。 由于您基本上是在尝试进行裂区设计，因此我很确定添加 2 的分块方案，然后将其视为您的线性变量会做您想要的。 输出表将按块排序，但在块内随机化。
一些警告：我会密切关注相关性。 而且，您可能违反了 DSD 中的某些假设，因此我不确定 Fit DSD 是否合适。 也许 Brad 或 DOE 开发人员会在最后一点上插话。 只要在建模过程中排除了难以更改的因素，我希望你会没事——但同样，你可能需要第二个意见。
只是一个想法。
最好的，
米
