通過添加一個連續因子並刪除兩個級別的分類參數來增強 DOE好的，這是我的 DOE 設計：
我有 3 個連續因素和 2 個分類因素
X1 (-1,1)
X2 (-1,1)
X3 (-1,1)
X4（X4_1、X4_2、X4_3 和 X4_4）
X5（X5_1 和 X5_2）
我想通過添加額外的 X6 連續因子來增強設計。 並去掉兩級X4和一級X5。
我希望得到 DOE 幫助的情況如下：
-我似乎無法刪除增強設計中的級別（例如，對於X4，X5）
-我無法在增強設計中添加X6（我只能手動創建一個新列，然後在增強中添加另一個級別）
對我來說，似乎創建一個新的定制設計（如下所附：後續設計）為我提供了最少的額外實驗。 我必須更改模型中的內容以僅考慮 X6，並回答兩個額外的問題：X4*X6 交互和 X6^2
這是正確的做法嗎？增強設計有限，我無法用它做我需要的事情（又名，刪除分類級別並添加連續參數）
謝謝
亞斯明
回复：通過添加一個連續因子並刪除兩個級別的分類參數來增強 DOE嗨，亞斯明，
無法按照您的描述進行擴充的原因與您的第一個實驗中的數據屬性有關。
刪除 X4（或任何因子）的因子級別是不可能的，只能添加級別。 因為您已經擁有您希望忽略的級別的數據。 當您在完整增強設計上啟動擬合模型時，JMP 應該做什麼？ 忽略具有不良級別的行？ 這會丟棄有關您其他因素的信息。
添加連續因子也是類似的問題。 如果您僅在擴充後才開始記錄新因子的值，則原始行的數據將全部丟失，並且擬合模型會將它們丟棄。 僅當您已經擁有該因子的現有數據時，您才能添加新的連續因子 - 也許它在第一個研究中保持不變，或者可能它不受控制，但值已被記錄。 無論哪種情況，您都可以通過將現有數據添加到第一個設計中來進行增強，然後使用它來增強。
回复：通過添加一個連續因子並刪除兩個級別的分類參數來增強 DOE謝謝喬丹！
回复：通過添加一個連續因子並刪除兩個級別的分類參數來增強 DOE我進一步研究了這一點。 實際上有一種方法可以在增強設計中僅使用幾個級別的分類因素來進行增強。
技巧是添加一個因子約束並選擇不需要的分類級別
對多個約束使用“或”而不是“與”，可以從 X4 中刪除兩個因素，從 X5 中刪除一個因素
我的後續問題是如何減少添加的額外運行的 nb，因為我不認為我需要 8 次實驗。
