回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素（取消）
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素我不完全理解你的情況，因為你只討論了一個因素而沒有提供任何其他背景（例如，你的目標是什麼？ 你在篩選嗎？ 什麼是實驗單位（是批次還是零件還是樣品？ 你對烤箱位置的假設是什麼？等等），所以這是我的想法：
1. 為什麼不使用當前生產的系統抽樣來了解烤箱效應中的位置？
2. 我不認為這是設計因素。 假設它很重要並且中心給出了最好的結果。 您真的要將烤箱運行限制在對生產產生負面影響的中心嗎？
3. 如果實驗單位是批次或部分，使用裂區。 對 4 個因素的實驗創建了整個圖，您從批次中抽取樣本並將每個樣本放在 3 個烘箱位置中的每一個位置。 如果是零件，對4個因素的每個治療組合做多個零件，每個位置放一個零件。
4. 為什麼需要測試所有 3 個位置？ 你能假設對稱性並只測試 1 個外部水平（左或右）和另一個中心嗎？
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素你好@statman ,
感謝您的意見。 我會盡力回答您的問題並提供一些背景信息。 由於專有原因，我無法詳細討論。
實驗的目的是測試五個因素如何相互作用並影響結果。 在這方面，它更接近於一種篩選類型的 DOE，因為研究人員（目前）對找到達到目標的確切設置不太感興趣，而是更多地了解這些因素如何相互作用和影響結果.
如前所述，一個實驗單元是一個批次。 研究人員可以同時製作三個不同的批次，每個批次因 X1、X2、X3 和 X4 的設置而不同。 這三批中的每一批都被物理放置在烤箱中進行乾燥。 批次在烘箱中的放置可能會對結果產生影響，並且可能與 DOE 中的其他一些 X1 到 X4 因素相互作用。 乾燥期間必須使用烘箱中的所有位置。 有一些證據表明烤箱中的位置會影響結果，但尚未對其進行研究，因此有此 DOE。 每個實驗單元（批次）僅放置在烘箱中三個位置之一。 當然，所有三批都在相同的烘箱溫度下乾燥，因為物理上不可能讓每批在每個位置都在不同的溫度下乾燥。
設置不是生產，它是一個研究實驗室，所以在這方面有更多的靈活性，因為我們沒有佔用生產設備。
無論是否發現某個位置是“最佳”，我們都不會限制我們的烤箱運行。 我們仍然最大化每次烘箱運行中要乾燥的批次數量。 但是，知道一個位置可能會以某種方式推動結果將是有用的知識。 了解這一點將有助於研究人員補償這種影響。
由於烤箱的物理佈局，在我們的特定情況下不能假設對稱。
不幸的是，對於如何使用 JMP 的 DOE 平台為手頭的特定情況生成合適的 DOE，仍然沒有令人滿意的答案。 目前，似乎唯一的方法是執行兩個單獨的 DOE，將這 5 個因素中的一些分開——例如，一個 DOE 具有 X1 到 X3，另一個 DOE 具有 X4 和 X5。 這是不幸的，因為有一些證據表明一些第一因素 X1、X2 和 X3 可能與第二個 DOE 的 X4 和 X5 因素相互作用。 理想情況下，會有一個 DOE 一起測試所有這些，但要遵守原帖中提到的規定。
希望這有助於添加上下文和信息。 感謝您的關注，我希望得到這個問題的答案。
DS
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素我的猜測是您將與 X5 的交互作用和模型中的連續因子包括在內？ 這迫使算法更加擔心這些影響的估計與隨機塊的正交性。 由於奇數大小的隨機塊，這裡更引人注目。 在我的快速測試中，如果我刪除涉及分類因素的交互，我會看到平衡的結構。 之後您將不得不檢查這些交互，但通常它不應該很糟糕（並且可能只需要一些額外的運行）。
您也可以嘗試使用協變量方法來強制使用指定塊的結構（並在此時被視為固定），但這需要在事後更改因子角色。
感謝您將此帶到社區，這與我們在未來版本的開發中肯定會考慮的一般結構有關。
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素我建議你閱讀：
盒子，GEP， 斯蒂芬·瓊斯 (1992)，“用於穩健產品實驗的裂區設計”,應用統計雜誌，卷。 19號1號
您的情況需要裂區和/或條塊設計。
您可能需要創建自己的表格來適應這些設計（我一直這樣做）。
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素你好@Ryan_Lekivetz ,
是的，我在模型中包含了與 X5 和其他連續因子的交互。
不幸的是，當我運行具有所有二階交互的模型並刪除與 X5 的所有交互時，我沒有得到平衡結構。 它幾乎就在那裡，但是有一些隨機塊具有重複的分類因子水平。 我確實生成了包含 30 次運行的表，因為這是包括所有 X5 交互時的建議數字。
DS
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素你好@statman ,
感謝您的輸入。 正如您所指出的，我相信最終我將不得不創建自己的表格。我同意，我認為拆分和/或條塊設計在這裡是合適的。遺憾的是 JMP 無法在我需要的約束條件下為我完成這項工作。
謝謝！，
DS
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素一些額外的想法。
1）您可以採用“老闆”方法，手動修復損壞的隨機塊以提供您想要的結構，並檢查設計評估是否合理。
2）下面的代碼使用你的隨機塊很難改變，烤箱很難改變，以及連續效果。 請注意，您需要從模型中移除前 2 個因素的影響，我們只是使用它們來獲得隨機塊結構。 您有效地丟棄了出現在這些列中的隨機值。
在任何一種情況下，您都必鬚根據您的治療結構來確定如何對這些影響進行建模（除了 Box & Jones 論文之外，這裡還有另一篇不錯的讀物： https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/split-plot-designs.html )
能源部(
定制設計，
{添加響應(最大化, "Y", ., ., . ),
添加因子（連續，-1、1，“假 VHTC”，2），
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X5 as random block", 1 ),
添加因子（連續，-1、1、“X1”、0），
添加因子（連續，-1、1、“X2”、0），
添加因子（連續，-1、1、“X3”、0），
添加因子（連續，-1、1，“X4”，0），設置隨機種子（1471138809），
開始數 ( 940 )，添加項 ( {1, 0} )，添加項 ( {3, 1} )，
添加項( {4, 1} ), 添加項( {5, 1} ), 添加項( {6, 1} ),
添加項( {3, 1}, {4, 1} ), 添加項( {3, 1}, {5, 1} ),
添加項( {3, 1}, {6, 1} ), 添加項( {4, 1}, {5, 1} ),
添加項( {4, 1}, {6, 1} ), 添加項( {5, 1}, {6, 1} ),
添加別名項( {1, 1}, {2, 1} ), 添加別名項( {1, 1}, {3, 1} ),
添加別名項( {1, 1}, {4, 1} ), 添加別名項( {1, 1}, {5, 1} ),
添加別名項( {1, 1}, {6, 1} ), 添加別名項( {2, 1}, {3, 1} ),
添加別名項( {2, 1}, {4, 1} ), 添加別名項( {2, 1}, {5, 1} ),
添加 Alias Term( {2, 1}, {6, 1} )，進行帶狀圖設計，設置 N 個整區( 8 )，
設置 N 個子圖（3），設置樣本大小（30），模擬響應（0），
保存 X 矩陣( 0 )}
);
回复：DOE 幫助：在隨機塊中執行所有級別的因素你好@Ryan_Lekivetz ,
感謝您的想法和意見。 我能夠將 X5 保留為 3 級分類因子，並將其他 X 之一更改為 VHTC 因子（因為它是烤箱溫度）並且一切順利，但我確實必須進去並改變一些東西X5 使其具有我需要的結構。
感謝您提供指向白皮書的鏈接，我將閱讀此內容。
DS
DOE 幫助：在隨機塊內強制執行某個因素的所有級別親愛的 JMP 和社區：
我正在嘗試設置一個自定義 DOE，其中一個因素具有三個級別，並且該因素的每個級別必須在每個隨機塊中僅出現一次。
情況：
我們有一個 DOE，我們知道將有 4 個連續變量，其範圍可以在低值和高值之間。 我們還有一個附加因素，即三級分類因素。 DOE 必須被分組為大小為 3 的隨機塊（這是由於一天中可以執行的運行次數的限制，即上午 3 次和下午 3 次）——當然，運行總數也是3. 最後一個因素 X5 有 3 個級別，L1、L2、L3，它們在物理上代表乾燥箱內樣品的 3 個位置。 這些位置是左、中、右。
研究人員以三組為一組運行批次，每個批次在乾燥箱內佔據一個位置：左側、右側或中心。 研究人員一天最多可以運行六批，因此隨機塊的大小為 3（上午 3 個，下午 3 個）。 每當生產三批時，所有三個位置都會被使用。 例如，運行 1 可能進入位置 L2，運行 2 進入位置 L3，運行 3 進入位置 L1。 正在測試的事情之一（與其他因素結合）是乾燥箱內的位置是否對結果產生影響。
問題：
我面臨的問題是，當 JMP 生成 DOE 時，如何強制確保 3 個級別中的每一個在每個隨機塊中出現一次，但又隨機分配給運行。 在下面的屏幕截圖中，我認為它有助於顯示問題。 對於隨機塊 1 和 2 的前六次運行，X5 的順序是 L2、L2、L3 和 L1、L1、L3。 顯然，這種情況在設計中不會發生，因為L1、L2和L3指的是烤箱中的左、中、右位置，並且只能在隨機塊內使用一次。因此，對於隨機塊 1 和 2，X5 的順序應該類似於 L1、L3、L2 和 L3、L2、L1。 我仍然需要將每個級別隨機分配給運行，但每個級別在每個隨機塊中僅出現一次。 我不認為添加阻塞因子是正確的方法，但也許我錯了。
在 DOE 模型中，我還對測試 X1-X5 的所有主效應以及所有因素之間的所有二階相互作用感興趣。
可能的解決方案：
目前我能想到的唯一方法是生成一個具有四個連續因子的 DOE 和一個具有一個 3 級分類因子的 DOE。 每個都有相同的運行次數，然後通過匹配“隨機塊”列將表連接在一起。 但是，當我這樣做時，由於來自其他 DOE 的分類因素級別不同，因此四因素 DOE 的每次運行都會重複 3 次。 這也不是我想要的。 如果我單擊主表中的“刪除倍數”，則會返回到原始運行次數，但 X5 的順序幾乎始終相同：L2、L3、L1。 另外，我認為 18 次運行不足以捕獲 X5 與其他四個因子的二階交互作用。 我相信我總共需要大約 30 次運行才能捕獲所有二階交互。 這仍然沒有完全捕獲我想要的，因為它在隨機塊內的所有三個級別重複相同的運行。
如果有人遇到類似的問題並想出如何克服這個問題，我非常有興趣了解您是如何做到這一點的。 或者，如果 JMP 中有適當的方法來實現這一目標，這也是我有興趣學習的。
感謝您的興趣和投入！,
DS
數據混合和清理
