Easy DOE 灵活模式为更有经验的用户提供了对传统 JMP 平台的完全访问权限，例如自定义 DOE 和最终筛选设计。 灵活模式通过定义、模型、设计、数据输入、分析、预测和报告阶段提供高级功能。灵活模式还提供了具有标准 JMP 许可证的用户通常无法使用的广义回归解决方案路径。
JMP Easy DOE 灵活模式在以下情况下非常有用：1) 您希望通过指定区组、中心点、重复或试验的数量来更好地控制设计，或者 2) 您有难以更改的因素。 当您想要更多地控制模型拟合时，灵活模式也很有用。 灵活的模型可以让您比较不同模型的拟合度，还可以更改：
- 默认最佳子集的估计方法
- 估计方法 高级控制
- 默认正态分布
- 默认 AICc 的验证方法
S
ee 如何：
- 了解为何使用 JMP Easy DOE
- 端到端覆盖实验的每一步
- 通过用户界面中的定制元素简化体验
- 适合新手实验者的引导模式（默认）和适合要求更高的情况的灵活模式
- 根据实验当前状态自动撰写综合总结报告
- 随时保存您的工作并返回同一点
- 轻松与他人分享实验
- 了解 Easy DOE 引导模式纸飞机实验步骤和 JMP SE Peter Polito 创建的报告
- 完整模型没有重要条款
- 最佳模型有 4 个勉强显着的项、2 个几乎显着的项，并丢弃 5 个最不显着的影响
- 识别可能表明需要更多数据或定制设计的纸飞机引导模式结果
- 了解如何使用具有额外复杂程度的灵活模式
- 将平面宽度更改为连续响应与长度的比例
- 添加纸张重量（磅）
- 添加 3 个类别投掷者
- 添加 2 个分类启动站点作为难以更改的因素
- 使用响应面模型
- 进行 36 次试验以缩小检测到的影响的大小
- 使用对数正态分布是因为相信相同的数据不呈正态分布
- 强制所有主效应进入模型
克拉克·莱德贝特提出的问题@克拉克_莱德贝特和奥利维亚·利平科特@O_Lippincott在现场网络研讨会上：
问：我们可以更改 95% 的置信度吗？
答：不可以，目前您无法在 Easy DOE 中更改 CI，无论哪种模式。
问：除了分析师的判断或主题导出之外，是否有任何系统性的方法可以知道是否可以通过增加更多运行来明确解决某些问题。 我发现置信区间恰好为 0 是一件事情，但如果运行成本 $$$，这可能很难向高管证明其合理性。
答：这要看情况。如果您有一个流程或系统的长基线，其中您可以很好地估计噪声/RMSE，我想您可以更系统地争论说更多或更少的运行会有所帮助或省钱。
问：在没有专业版的灵活模式下，广义回归选项是否也可用？
答：如果您有标准 JMP，则可以在 Easy DOE 灵活模式下使用有限版本的广义回归。 但是，这些功能只能在 Easy DOE 灵活模式中使用，并且如果您有标准 JMP，则无法在 Easy DOE 之外创建广义回归模型。
问：如果变量在实验过程中发生了超出计划运行范围的变化，您是否可以手动更新变量？另外，如何整合多个响应？
答：我假设您输入的范围，例如示例中的平面长度。如果您返回到“定义”选项卡中进行编辑，实验将被清除。 看起来您只需要返回整个工作流程即可构建模型并进行分析。添加响应更容易。您可以在“定义”选项卡上添加响应，因为这与建模无关。
问：当他采用对数正态分布时，AICc 有所改善，但 R 方没有改善。那么，这个模型到底好还是不好呢？
答：AICc 和 R-Square 都是比较模型的指标。 这是一个关于权衡两个指标的主题。
问：您能否将已完成的 DOE 追溯至简易 DOE 界面中？
答：与 Tom 显示“负载响应”时的方式不同。没有“加载以前的设计”。但是，您可以运行 Easy DOE 工作流程并输入所有信息来构建最终的 DOE 报告。
问：整块地块与块地有何不同？
答：分组是对随机化过程的限制，在规定的随机化次数后，每次治疗的患者人数达到平衡。
问：当 JMP 在灵活模式下“计算设计”时，如果选择 RSM，它是否会计算 I 最优设计？
答：是的，为 RSM 创建了 I 最优设计。 A桌子显示使用 Easy DOE 中的模型选项创建的设计类型。
问：您可以指定中心点的数量，而不是将连续变量更改为离散数值来解决最终问题，还是我误解了中心点的含义？
答：No.1 确实属于该系列的中档水平。当我们说中心点时，我们指的是设计的中心。
问：您可以使用离散数字给出一个因子，例如 4 个级别或更多级别吗？
答：是的，在红色三角形选项下，当您可以分解因子时，您可以指定 4 到 8 的水平，甚至还有“其他”选项。
问：我们可以在引导模式或灵活模式下评估信噪比吗？
答：自定义 DOE 可以做到这一点，但不是通过 Easy DOE 灵活模式。
问：在结果中，哪个图可以识别最关键的因素与其余因素？
答：在广义回归报告中，查看“原始预测变量的参数估计”下方。在灵活模式下，右键单击列并按 p 值排序。
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