如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？你好，
我正在研究具有兩個因素（時間和溫度）的客製化 I 最優設計。 我想強制演算法選擇 I 最優設計，其中所有溫度都基於整數（例如 0、50、75、100），因為我只能將設備設定為整個溫度值。
我無法找到強制演算法執行此操作的選項。 當我簡單地將已發現的設計溫度值舍入為整數值，然後查看預測的平均變異數時，情況會變得更糟。 因此，我希望最佳化演算法先選擇整數，希望整體上能達到更好的平均預測變異數。 請讓我知道這是怎麼可能的，因為它看起來確實應該是這樣，但我不知道如何實現。 謝謝你！
艾倫
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？我在周五報告了該問題，並向他們指出了此線程以獲取更多資訊。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？請依照承諾將此現象回報給JMP技術支援。 這種行為不好，而且不需要這種解決方法。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？大家好，
我發現了一些更有趣的事情，所以我想花點時間更新這個線程，以防它將來對任何人有幫助：
1) 事實證明，當右鍵單擊建立表格，然後從 DOE 選單中選擇設計評估時，不知何故，高階模型項目被刪除。 這就是平均預測變異數 (APV) 大幅下降至約 0.2 的原因。 所以顯然這個數字是不正確的。 必須將所有項添加回去的效率很低，因此這可能不是最好的方法。
2) 如果我創建自訂模型並保存它，然後舍入所有值並保存它，並使用DOE < 設計診斷下的「比較設計」功能，那麼這兩個模型在各個方面幾乎都是相同的，包括APV，其中在這種情況下約為~0.5。 當然，它們並不完全相同，但圓角模型的 APV 肯定不是大 7 倍。 因此，這似乎是比較兩個模型的 APV 的唯一合理方法。
最終，你們倆都是正確的，堅持對因子和舍入使用「連續」不會產生巨大的差異，但考慮到 APV 的怪異，除非使用比較設計工具，否則它不一定很明顯。
不管怎樣，謝謝你的幫忙。 我懷疑如果沒有所有回饋，我是否能夠解決這個問題。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨馬克，
這真的很有趣。 因此，正如我所提到的，設計創建後，設計對話方塊中的 APV 最初約為 0.4。 如果我點擊“建立表格”按鈕，然後選擇左側的“設計評估”，我得到的 APV 約為 1.4。 但是，如果我按照您的建議操作並透過右鍵單擊設計對話方塊中的表格來建立表格，然後選擇 DOE 下的“評估設計”，則 APV 約為 0.2。 相同設計的三種不同 APV。 我想我會繼續向 support@jmp.com 報告此事，看看他們有什麼要說的。 雖然我不排除用戶錯誤，但我不確定此時可能是什麼。 一旦這件事解決了，我會再次聯繫。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？我以前沒有見過這種行為。 話又說回來，我並沒有像你一樣尋找它！
我會將此異常情況回報給 support@jmp.com 進行調查。 我希望添加約束來引入影響設計性能的估計之間的相關性。 我不希望用設計製作數據表來影響效能！
（另一個想法：右鍵單擊自訂設計的“設計”部分中的表，然後選擇“生成資料表”。 使用 DOE 選單中的設計評估指令查看是否獲得與自訂設計平台相同的結果。 使用透過點擊「製作表格」產生的資料表重複此檢查。 你看到了什麼？）
我還將繼續使用數據表中的設計。 我對您使用的方法充滿信心。 與往常一樣，執行每次運行和分析期間都要小心。
請在此處報告您可能從 JMP 技術支援處了解到的任何資訊。 當然，如果您在繼續操作時可能遇到任何其他問題，請不要猶豫。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨丹和馬克，
再次感謝您的回饋。 當我準備一些螢幕截圖時，我注意到一些奇怪的東西可能導致了這個問題。 當我第一次產生設計時，如果我查看設計評估，我會得到平均預測變異數計算約為 0.4。 但是，如果我單擊對話框底部的“製作表格”，然後單擊右側的“評估設計”，然後在四捨五入之前，計算出的平均預測方差 (APV) 會增加到 ~1.4 。 我已經多次複製了這個。 鑑於這兩種設計是相同的，我不確定為什麼 APV 會發生變化，更不用說改變那麼多了。 我的時間不多了，所以我必須在今天晚些時候發布螢幕截圖，但如果您知道這個不斷變化的 APV 問題可能來自哪裡，也許我需要先解決它。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？您能否顯示先前 JMP 資料表中的 I 最優設計，然後顯示舍入等級後的結果設計（之後的資料表）？ 我感到驚訝的是，在如此大的範圍內四捨五入到最接近的程度會導致預測方差增加那麼多。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？就我個人而言，我同意馬克的建議。 您正在解決的問題是連續的定義。 因子是否連續？ 確實如此，所以應該這樣對待。 我知道平均預測變異數增加了很多，但這是由於您對系統施加的約束（包括基於整數的溫度）造成的。 最大預測方差又如何呢？ 那麼最小預測方差呢？ 更具體地說，設計空間分數圖如何比較？ 對於這種情況，我認為這張圖片會比平均預測變異數更好地講述故事。 您確實希望看到預測變異數的“分佈”，而不僅僅是單點。
當您從分數溫度更改為整數時，我的猜測是最大預測變異數變化很大，導致平均值上升。 請記住，由於線性約束，您的設計空間較小，因此在高「空間分數」處進行變更將對平均值產生更大的影響。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨馬克，
我很高興這樣做，但這讓我又回到了起點。 為了量化正在發生的事情，以便讓您建議我是否只是過度擔心，當我將時間和溫度設置為連續並輸入線性模型以及線性約束時，我最終得到的平均預測方差為〜0.4。 當我隨後對錶中的值進行四捨五入時，它會增加到 ~2.8。 這是我最初擔心的問題，因為平均預測變異數大約是原來的 7 倍。 我想，如果回應中預期的差異很大，那麼這可能不是什麼問題，但我不確定情況是否會如此。 我有興趣聽聽你的想法。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？我的建議是放棄這種方法並放棄以前的冒險。 重來。 我之前的文章建議我們採取直接的方法，按照預期使用客製化設計。 使用連續因子和線性約束。 指定您的線性模型。 您可以隨時舍入或更改自訂設計的級別，以適應以後設備的實際限制。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？我不會擔心優化。 是的，根據定義，添加線性約束將限制優化器，對嗎？ 但它是為這種情況而建造的。
不過，不確定你所說的「嚴重阻礙」是什麼意思，但我不知道這組約束可能是什麼。
因此，我認為設計實驗的最直接方法是將這兩個因素作為連續類型輸入，並將它們定義為具有完整的水平範圍。 定義你的限制。 定義您的模型。 這種方式其實是正常的做法。 我認為使用協變量或離散數字因子是“過度思考”問題或以非生產性方式“玩弄”優化器。 這並沒有錯，也沒有違法。 它只是不太有效。
讓我們按照預期使用客製化設計。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨馬克，
我將溫度添加為 8 級分類因子，但同樣，JMP 現在不允許我包含時間 x 溫度組合的線性約束。 歡迎提出建議。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨馬克，
不用擔心。 我一開始就嘗試過這樣做，它確實避免了大多數問題。 然而，我擔心的是，在限制可能的溫度時，I-Optimal 演算法在尋找最低平均預測變異數時會受到嚴重阻礙。 您是否懷疑只要連續因子（即時間）具有完整的值範圍，情況就不會如此？ 我將嘗試運行幾個測試進行比較以進行檢查。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨丹，
謝謝您的意見。 我會記住你的擔憂。
至於解決我眼前的問題，正如您所建議的，我已將溫度添加為基於值表的協變量，但 JMP 現在不再允許我創建包含溫度的線性約束，而僅創建連續因子（時間） 。 我需要能夠根據溫度 x 時間組合來設定約束。 我是否缺少一些明顯的東西？
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？你誤解我了。 我道歉。 我的意思並不是說必須定義您的因子以使其包括所有可能的離散溫度。 它應該只是您想要測試的那些。 也許有四個獨立的級別？
或者，為什麼不將溫度指定為連續因子，用低溫和高溫定義溫度範圍，然後用位勢項定義模型？ JMP 將找到最佳設計，但如果其中一個溫度水平無法實現，請將其變更為分析前實際使用的最接近的設定。 如果您也有一些線性約束，這種方法效果最好。
對於造成的混亂真的很抱歉。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？一種可能的方法：製作一個包含可能的溫度值的資料表。 看起來使用序列效果會很好。 然後在客製化設計中將溫度作為協變量包含在內。 JMP 將詢問要使用的資料表列，因此請指向您建立的資料列。
話雖這麼說，如果將溫度四捨五入到整數值會極大地改變您的預測方差，我會擔心設計。 根據您所施加的約束的額外信息，這告訴我您的設計空間非常不穩定。 完成設計和分析後，您在驗證模型時確實需要小心。
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？嗨馬克，
如果我這樣做，那麼我必須告訴軟體有大約 130 個離散級別來覆蓋範圍，然後我必須手動更改每個級別，但我實際上無法看到每個級別是什麼，因為所有 130 個級別都是塞進GUI 的一個小空間。 此外，如果我使用允許 0.5 度增量的設備，那麼等級就會加倍，使進入變得更加困難和低效。 另一個重大問題是，我有一個具有多個線性約束的不規則實驗區域，當使用離散數值因子表示溫度時，JMP 不再允許我在線性約束中包含溫度因子。 是否有另一種方法可以透過將溫度設定為連續並以某種方式添加一個參數來做到這一點，即選擇必須是整數？
回覆：如何強制自訂設計中的 I-Optimal 演算法僅選擇整數？將您的因子定義為離散數字類型。
