2 个连续因子和 1 个离散数值因子的实验设计嗨，JMP专家
我很难决定在实验中使用哪个 DOE。我有 2 个连续因子和 1 个离散数值因子（3 个级别）。目标是优化这些因子的组合以实现最大 Y 响应（我有 2 个 Y 响应）。
最好的 DOE 是什么？
我将非常感谢你的帮助！
谢谢！
实验设计回复：针对 2 个连续因子和 1 个离散数值因子的实验设计你好@stat_mr_h ，
欢迎加入社区！
在推荐特定平台或设计类型之前，以下一些问题可以帮助您构建 DoE 和主题：
- 研究中的因素：在描述的案例中，你只列出了 3 个因素。你是否已经筛选并过滤掉一些可能影响你的系统的因素？只有这 3 个重要且活跃的因素吗？
- 因素范围：您对因素范围有多大信心：您认为最佳点会在您定义的实验空间内吗？
- 响应测量/变异性：您是否已经了解一些关于测量变异性的知识，以便评估所需的运行次数？您的测量系统的重复性/再现性是多少？
- 响应水平的差异：与前两项相关，考虑到测量变异性，因素的范围是否足够广泛，以便您的实验具有显著不同的响应测量值？
关于使用特定的设计类型和平台，这个 JMP 测验可以作为一个很好的起点，为首先尝试哪种类型的设计提供初步建议：DO 测验 (jmp.com)
如果您对之前提出的主题和问题有任何疑问，以下是关于如何开始的建议：
- 为了检查您的因素范围是否能够看到响应中的差异，并可能对响应变异性进行初步评估，我将从筛选设计开始（使用平台自定义设计，并使用简单设计（D 最优）检查主要影响，并包括一些中心点和重复以评估测量变异性）或更简洁/经济的范围界定设计（默认情况下不包含在 JMP 中，但非常容易创建和分析/可视化）。
- 创建初始设计并检查因子范围与响应变异性的一致性以及检测响应差异的能力后，您就可以增强设计了。输入因子和响应，单击“将新运行分组到单独的块中”，然后单击增强选项。如果范围太宽或想要移动到不同的实验区域，您也可以在此步骤更改因子范围。从那里，您将能够指定所需的模型，因此对于您来说，单击“RSM”以指定响应曲面模型（包括主效应、2 因子交互作用和二次效应）是一个不错的选择。
- 分析设计结果、模型的适用性，并检查是否能够找到最佳点。如果最佳区域尚未完全分析，或者可能存在一些您无法很好地建模的非线性效应，您可以再次增强设计并选择空间填充增强类型。这将在您的实验空间中准随机且均匀地创建点，并且您将能够使用其他类型的模型，例如机器学习模型（如果需要）。
如果您已经对因子、范围和响应有信心，您也可以使用自定义设计平台在 JMP 中直接创建响应曲面设计，在模型中指定所有主效应、2 因子交互作用和二次效应（或只需单击模型面板中的“RSM”按钮）。我建议创建具有不同运行次数的多个设计，以更好地了解必要实验预算和设计性能之间的权衡，并帮助您优化这一折衷。您可以创建多个设计并使用比较设计平台比较它们的性能，或者使用设计探索器平台直接生成具有各种配置的多个设计。
希望这个答案能帮助你，
回复：针对 2 个连续因子和 1 个离散数值因子的实验设计哎呀，在我发布这个帖子之前我没有看到@P_Bartell 的回复。
您可能想尝试定制设计。
DOE=>定制设计
它的工作原理是让您输入实验的具体信息，然后为您构建 DOE。
回复：针对 2 个连续因子和 1 个离散数值因子的实验设计您可以在“自定义设计”平台中轻松创建此设计。在“图形生成器”中进行分析或通过“X 拟合 Y”，可在“拟合模型”平台中进行大量可视化和建模，标准最小二乘拟合特性假设您的响应本质上是连续/数字的……如果需要其他特性，则需要不同的拟合特性……但这取决于响应数据类型的具体性质。
