如何找到现有历史 DOE 中相关性最低的最佳组合（JMP17）？我有 30 次 DOE 运行。它们结构不太好，每对因子之间存在高相关性 (|r|~0.75)。我们有什么方法可以快速找到具有最低相关性的 DOE 组？例如，列出 1-30 次 DOE 运行中主效应因子之间的最大相关性，我就可以选出我喜欢的 DOE 数量。也许它会告诉我，在 30 个 DOE 中，这 16 个 DOE 的主效应相关性最低 (~0)。
删除一些高度相关的 DOE 后，我想接下来进行增强 DOE。谢谢！
实验设计回复：如何找到现有历史 DOE 中相关性最低的最佳组合（JMP17）？你好@Fruit325 ，
这篇新帖子与之前发布的帖子（以及 Phil 和我的回答）有何不同？： 与增强 DOE 相反，我如何才能快速确定需要移除的 DOE 以最大化静止 DOE 的 D 效率？
- 要找到因素之间的相关性，您可以使用多元平台并使用“by”变量指定 DoE ID，以可视化每个 DoE 数据集的因素之间的相关性。
- 要从全局数据表中的所有 DoE 运行中选择最有趣（非相关）的运行，您可以使用自定义设计并将运行用作协变量运行，并创建具有别名最优性的设计，旨在最小化假定模型中的效应与模型中不存在但可能活跃的效应之间的别名：最优性标准 (jmp.com)
- 正如@Phil_Kay所说， 增强设计可能更有助于改善因素之间的相关性并获得更有用的模型和数据收集，而不是减少数据集。如果减少数据集，您还可以将其与增强设计相结合，以克服仅使用协变量运行的设计的弱点，因此两种方法可以结合起来，并且未使用的原始 DoE 集的运行可以用作验证运行。
希望这些选项和答案对你有意义，
回复：如何找到现有历史 DOE 中相关性最低的最佳组合（JMP17）？嗨@Victor_G ，
非常感谢！从您之前的回答中，我已经学会了如何使用 D-optima 设计挑选出多个 DOE，但当时我不知道什么是别名最优设计，也不知道它可以用来挑选相关性的东西。这是否只优化了主效应和别名项之间的相关性？主效应项（如 X1 和 X2）之间的相关性如何？JMP 能否告诉我具有最低相关性的 DOE 组的数量？谢谢！这很有帮助！
回复：如何找到现有历史 DOE 中相关性最低的最佳组合（JMP17）？你好@Fruit325 ，
当您的因素之间存在相关性时，使用来自 DoE 的协变量运行的最佳设计（D-、A- 或 Alias-）将有助于选择最不相似且不相关的运行。
下面是一个包含 50 个数据点的示例，其中只有 2 个因素（为了可视化和理解的目的），X1 和 X2 之间的相关系数 (高) 为 0,644：
您可以看到，选定的红点对应于 Alias-Optimal（与 D-Optimal 设计的结果相同）自定义设计，并且被选为最“分散”，有助于降低 X2 和 X1 之间的相关性，并更准确地估计 X1 和 X2 的主要效应（尽管存在相关性）。
在这个例子中，选择 D 或 Alias-optimal 设计不会对所选的协变量运行产生任何改变，但是如果有更多因素（就像您的 DoE 数据集的情况一样），使用 Alias-Optimal 设计可能会阻止您的模型中的效应与模型中不存在的潜在效应（如交互作用、二次或更高阶效应）之间的相关性。
我仍然想强调将分析需求和数据收集策略分开的必要性：如果您想分析相关变量对响应的影响，您可以使用 JMP（ 主成分分析、 偏最小二乘法...... ）或 JMP Pro（使用广义回归模型（jmp.com）平台下的惩罚回归技术，如 Lasso、Ridge、Elastic Net，或使用能够处理相关变量的机器学习模型，如Bootstrap Forest ）的适当建模选项，而无需选择/过滤数据点。
然而在某些情况下，在高质量小数据集中发现模式比在中等质量大数据集中发现模式更容易。
尝试这两个选项可能有助于确定这两个选项发现的模式是否相似以及它们是否可以相互补充。
希望这个答案能帮助你，
