如何对分类响应或序数响应执行 DOE？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP 能否对分类或有序响应执行 DOE？ 谢谢。
回复：如何对分类响应或序数响应执行 DOE？我喜欢关于绘制数据的建议。 这是一个开始熟悉数据、筛选数据以进行进一步数据清理的好地方。感谢您的分享！
回复：如何对分类响应或序数响应执行 DOE？uniwander：设计本身并不需要您思考“……‘正常’最优设计假设误差呈正态分布，并且使用标准或广义线性回归……”。 对这些假设敏感的是普通的最小二乘回归建模技术（这是天真的倾向于使用的建模技术）。 该设计只是创建一组连贯的处理组合以支持（在定制设计平台中）用户指定的模型的一种方法，该模型包含主效应、交互作用或您需要的其他高阶项。
因此，如果有人告诉我他们有一个绝对或有序的反应……我从不使用 OLS 来分析结果……而是倾向于使用其他技术。 您建议的两个是名义逻辑回归或有序逻辑回归。 我确实建议您按照您的建议更改列属性窗口中的建模类型和数据类型。 这样，即使您没有建模……变量是分类变量或序数变量的事实将始终与该变量一起移动，无论您使用哪个 JMP 分析平台。 在“拟合模型”平台中，一旦您将响应投射到 Y 窗口中...JMP 就会监听响应的数据和建模类型，并切换到它认为最合适的特定建模个性。
您不一定需要在设计中内置复制才能使名义或序数逻辑回归发挥作用...复制设计的原因有很多...但从建模角度来看这不是必需的。
此外，在建模之前，我总是通过使用分布和通过 X 拟合 Y 平台绘制单变量和双变量世界观中的响应来开始实证分析。 Graph Builder 也可以完成一些繁重的工作。 在开始建模之前，只要有可能，我都会在屋顶上大喊“绘制数据，绘制数据，绘制数据”，以帮助您找到异常值、可疑的观察结果或没有意义的观察结果……并得出结果与先前的流程知识“契合”。
开始查看示例的一个好地方是 JMP 文档本身...这里是登录页面，可以作为您在线 JMP 文档的入口门户：
具有名义或序数响应的逻辑回归
回复：如何对分类响应或序数响应执行 DOE？感谢您的建议。 由于我没有统计学背景，因此我非常感谢您在这个主题上的帮助。
据我了解，“正常”最优设计假设误差呈正态分布，并使用标准或广义线性回归。 当响应是名义或有序时，假设不再成立，我们将需要逻辑回归或累积逻辑模型。
在实践方面，我们在设计实验时，有没有办法指定响应类型？ 我可以更改列属性中的类型，但这似乎对分析没有帮助，因为我仍然无法更改对“名义逻辑”或“序数逻辑”的响应的个性。 以前的经验似乎表明我需要多次重复运行以获得失败/通过的概率，以便处理二项式响应，但我在 JMP DOE 中找不到任何地方可以解决这个问题。
如果可以的话，您能否提供一个有关如何处理名义和序数响应的示例？
回复：如何对分类响应或序数响应执行 DOE？补充一下我的同事 Bill Worley 上面分享的内容……实验结果的分析更多地受到响应是连续的、分类的还是有序的影响。 DOE 规划过程在很大程度上与响应数据的类型（连续、分类、序数）无关。 JMP 以及 JMP Pro（我认为广义回归平台中的一些建模专家）支持针对分类和有序响应数据的广泛建模和探索性数据分析方法。
回复：如何对分类响应或序数响应执行 DOE？嗨尤尼万德，
您有多种选择。许多 JMP DOE 选项未定义您的响应数据类型。该数据类型由您运行实验条件后输入的内容定义。我建议您尝试将自定义设计作为第一个选项，因为它对于输入变量类型和设计运行次数都非常灵活。
更具体地针对分类/序数响应的设计包括选择设计和覆盖数组。覆盖阵列仅限 JMP 12 Pro。
希望这可以帮助。
最好的，
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