你好，
我是實驗設計的新手，我遇到了一個問題。 所以我研究一個混合系統，我有如下限制：
0= 20=
45=現在我想將設計進一步擴展到以下空間
0=
15=80=因此允許的設計空間類似於多邊形。 我怎樣才能在 JMP 中做到這一點？
你好@Al_Perr_1988 ,
歡迎來到社區！
增強設計最簡單、最方便的方法是使用平台增強設計。
該平台能夠向現有 DoE 添加實驗運行，並能夠進行重複、折疊、空間填充、增加模型複雜性、更改因子範圍......
對於您的具體示例，我創建了一個 D 最優混合設計（對於主效應和 2 因子相互作用，12 次運行），並尊重您的約束，以便您可以按照以下步驟操作。
原始設計是使用以下腳本創建的：
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 0.25, "A", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.2, 0.3, "B", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.45, 0.8, "C", 0 ), Set Random Seed( 324812 ),
Number of Starts( 30462 ), Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ),
Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
如果我們用三元圖檢查實驗空間，我們可以看到約束受到尊重：
1. 從設計表中，您可以進入菜單“DOE”，然後進入“增強設計”。 指定您的因素 A、B、C 和您的響應，您應該擁有此面板，您可以在其中使用新因素更改因素範圍：
2. 單擊“增強”，指定假設的模型（主效應、2 因子交互作用、Scheffé 立方...）並指定運行次數或保留默認運行次數（您可以嘗試幾種增強設計並使用評估設計平台）。
現在，您有了一個增強設計，在新定義的實驗空間中添加了新的運行，並考慮了原始運行中的先前信息。
以下是腳本示例：
dt = Current Data Table();
dt2 = dt << run script( "Original Data Table" );
Current Data Table( dt2 );
DOE(
Augment Design,
X( :A, :B, :C ),
Y( :Y ),
{Group new runs into separate block, Augment Method( Augment ),
Set Random Seed( 1381653403 ), Number of Starts( 67362 ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Set Sample Size( 20 ), Make Design, Save X Matrix( 0 ), Simulate Responses( 0 ),
Make Table}
);
正如您所看到的，增強設計非常容易。
但是，關於由您的新約束定義的這個新實驗空間，我有一些問題要問您：
與之前的實驗空間相比，由於新的限制，您處於一個非常小的且未經探索的區域。
- 這是故意的嗎？ 你檢查過你的限制嗎？
- 首先假設的模型是什麼？ 跑了多少次？ 為什麼選擇 D 最優設計？
- 第一個 DoE 是否已經實現並測量了響應？
- 測量 A、B 和 C 的相對量的精度是多少？
- 您對您的回答的可重複性/再現性有任何了解嗎？
看起來這個新實驗空間中混合因子 B 和 C 的範圍似乎太窄，無法建立信息豐富且穩健的模型。
有關此 DoE 背景的更多信息可以幫助我們指導您找到合適的解決方案。
我希望第一個答案對你有幫助
你好維克多，
我似乎忽略了你的一個問題，假設的模型是謝夫立方模型。 我根據帶約束的混合設計的文獻建議選擇了 D 最優設計。 我將空間擴展為：
0=
15=
70=
我的三元圖看起來像這樣：
嗨，亞歷克斯，
非常感謝您提供的答案和詳細信息。
我對最終的實驗空間感到好奇（它看起來非常小，並且與您最初的實驗空間完全脫節，因此沒有從實驗收集的初始信息中受益），但受到您在上次回復中提到的限制（範圍更廣）對於 B 和 C 來說，比你最初的帖子中的要好），我有相同的實驗空間和類似的設計：
我想你在最初的實驗空間的角落裡得到了有趣的結果（A在0到7%之間，B在20到25%之間，C在70到80%之間），這導致你研究一個更接近的實驗區域，A較低，較低B 和更高的 C 比例/比率。
這是有道理的，感謝您的澄清、細節和更正！
