Plackett-Burman 折疊你好，
與分辨率 IV 部分因子設計的經典 Plackett-Burman DOE 相比，Plackett-Burman 折疊 DOE 在什麼情況下有用？
親切的問候，
莎拉
實驗設計回覆： Plackett-Burman 折疊PB 設計比常規 FF 設計具有一些優勢，包括設計尺寸一次增加四次運行而不是加倍。另一方面，它們具有相關效應，這讓一些實驗者望而卻步。我認為這是一個優勢。我可以估計相關參數，儘管方差膨脹。我無法透過 FF 設計來估計混雜效應。如果我估計相關項，我就消除了模型偏差。如果我排除混雜的術語，我就會遭受模型偏差。折疊運行將減少使用 PB 設計時的相關性，因為它們減少了與 FF 設計的混淆。
回覆： Plackett-Burman 折疊嗨@SaraA ，
我不確定我完全理解你的問題，但我會提供第一個討論的開始。
- Plackett-Burman 通常採用分辨率 III篩選設計，這意味著主效應與 2 個因素交互作用相關。只有主效應可以以一定的精確度進行估計（彼此之間沒有相關性，並且假設交互作用和高階項可以忽略不計）。
- 解析度是實驗設計中混雜程度的衡量標準（ 篩選設計中的解析度） ：
- 決議 III 意味著某些主效應與一個或多個二因素交互作用混淆。為了使主效應有意義，必須假設這些交互作用可以忽略不計。
- 決議 IV 意味著主效應不會與其他主效應或兩因素相混淆。然而，一些二因素交互作用與其他二因素交互作用混淆。
- 分辨率 V 意味著主效應之間、主效應與雙因素交互作用之間以及雙因素交互作用對之間不存在混雜。一些二因素交互作用與三因素交互作用混淆。
- 解析度 V+ 表示設計的解析度大於 5，但不是全因子設計。
- 第六號決議意味著任何命令的效果之間都不存在混雜。該設計是全因子設計。
- Plackett-Burman 設計是針對主效應的有效篩選設計，但可能需要增強以提高主效應估計精度並研究 2 個因素交互作用（和其他高階項）。為此，您可以：
- 增強您的設計並指定模型，以便平台透過新的運行以最佳方式增強您的初始 PB 篩選設計，以便能夠估計模型中新增的項目： 使用增強設計平台的範例
- 透過折疊來增強您的設計。這將使用相同的因子值來建立與原始設計相同的額外運行次數，除了完成折疊的因子外，新運行將具有鏡像初始集的值（-1 而不是 1，1 而不是-1 時，其餘因子值保持不變）。這有助於消除雙因素交互作用和主效應的混淆： 創建折疊設計
由於不同的設計可能會根據情況有所幫助，因此我只能建議嘗試建立幾種設計並進行比較，然後再選擇一種並進行實驗。
一般來說，解析度越高，所需的運行次數就越多，因此您需要評估您想要發現/評估的內容與實驗預算限制之間的權衡。另外，根據經典設計的結構和類型（分數階乘、Plackett-Burman 或其他），您在運行大小步長/增量上可能沒有很大的靈活性（例如，這裡是 5 個因子的可能設計清單） 2級篩選設計平台）：
透過使用客製化設計平台，您可能會發現運行規模、模型規格和更好的約束處理方面具有更高的靈活性。
希望第一個討論開始可以幫助您，
回覆： Plackett-Burman 折疊嗨 Victor_G 和 Mark_Bailey，
感謝您的這些解釋。我詢問 Plackett-Burman 折疊的原因是因為我在嘗試設計篩選 DOE 時將其作為選項之一：
因此，我很好奇 PB Folded 與 PB 和 FF 設計的附加價值。
此外，在設計實驗時，我可以選擇新增中心點。我知道添加中心點有助於估計響應中的不擬合以及曲率，但我不確定應該添加多少中心點？增加更多中心點對於估計曲率是否有任何價值？
回覆： Plackett-Burman 折疊嗨@SaraA ，
好的，我更好地理解你的問題和提到的設計。
您看到的 24 次運行選項「Plackett-Burman Folded」對應於螢幕截圖中顯示的第一個設計 PB（解析度 III）的折疊（有 12 次運行）。
您可以使用 12 次試驗 Plackett-Burman 設計來重現突出顯示的 24 次試驗 Plackett-Burman 折疊設計，然後使用折疊來增強設計（無需指定折疊係數）。然後，您將看到添加到原始 PB 設計中的新 12 次運行只是鏡像實驗（原始實驗和新實驗之間的級別相反，-1 代替 1，1 代替 -1），以便發現混疊並能夠識別和估計一些二因素交互作用。
關於中心點，3 到 5 通常是一個不錯的範圍，因為它能夠非常精確地檢測曲率，而不會因過多的中心點實驗而使失擬檢定產生偏差。請記住，添加中心點可能有助於檢測曲率，但您無法將此曲率與因子的特定二次效應聯繫起來。您只能使用中心點來擬合所有可能的二次效應中的一個。
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關於中心點的 JMP 幫助： 中心點、重複運行和測試
希望這個回答對你有幫助
