你好。
我有一个 DOE 设计，其中的响应数据以表格形式呈现，是从 Excel 表开始创建的。以下是我的 DOE 体验：
我可以轻松创建轮廓图。响应列以及所有因子 X 都出现在相应变量的列表中，可用于绘图。我实际上使用 OriginLab 获得了相同的图。如果我想获得分析图或轮廓分析，则因子不会出现在轴的列表中，无法将它们用于绘图。这是不可能的，这正常吗？为什么？
我还创建了响应变量相对于每个因素的依赖关系图。它们看起来像 OriginLab 中自动生成的图，我制作了一个“Wirkungsflächendiagramm”。- 表面图 -
我用 JMP 得到了这个结果
然而，使用 OriginLab 我得到了这个表面图：
比较图片：虽然轴参数相同，但表面看起来并不相同。
我没有找到以下功能：我需要残差图，例如残差对运行/行号的依赖性。我想要展示标准化效应对因子或因子相互作用组合的依赖性。然而，最重要的是展示响应对因子相互作用/因子乘积组合的依赖性。我如何才能获得所有这些依赖关系？JMP 中没有自动生成如此重要的 DOE 图的功能吗？
另一个问题是，也许可以在 JMP 中创建设计、进行分析等，但对于与 JMP 创建的设计顺序不同的给定设计，该如何执行这些操作？我需要手动将所有响应变量添加到每行，这很容易出错。但是，使用其他软件包和 JMP（使用相同随机种子的相同算法）生成相同的设计仍然是一个难题。请帮助我高效使用 JMP。我如何从给定的 Excel 设计开始，并使用 Excel 文件提供的结果对筛选设计执行完整的数据分析？我尝试从菜单 Excel 分析图表的选项开始，但没有帮助。我还从设计诊断开始，但这也没有帮助。菜单中的分析选项似乎对 DOE 没什么帮助，尽管可能会发现失控。
使用 JMP PRO 有没有比手动完成所有这些更简单的方法？普通版 JMP 也是这样吗？我是否需要编写脚本来自动获取所有结果，就像在 RStudio 中一样？那么我也可以使用 RStudio。OriginLab DOE App 尚未包含确定性筛选设计，并且缺少一些非线性特征，但上述所有特征都是在几秒钟内自动生成的，无需任何编码。如果您有 5 或 7 个因素，手动创建图表可能成为一项重要的工作。甚至相应脚本的编码也可能变得更加复杂。
当然，我发现了“评估设计”，但为什么会有“预期目标值”呢？这些值不知从何而来？设计中存在的响应值未被使用，而且据我所知，无法添加到某处。如果可以替换“预期目标值”或直接使用实际响应变量，DOE 能力会好得多。无论如何，为什么会有这些目标值呢？首先，需要使用观察到的响应。
真挚地
汤米7571
当您使用 JMP 设计实验时，JMP 会创建“元数据”，这些数据会作为表和列属性存储在 JMP 数据表中。此元数据可指导 JMP 中的分析，以方便使用。它为您节省了大量的时间和精力。当您从 Excel 工作簿导入数据时，任何元数据或约定都不适用。请参阅《实验设计指南》中的文档，了解要定义哪些属性。
为了补充@Mark_Bailey的回复，如果您希望与非JMP用户进行大量工作和交流并通过Excel传输文件，您可以使用@Justin_Chilton创建的插件表属性从JMP导出并重新导入包含所有元数据的Excel文件：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Table-Attributes-Add-In/ta-p/39974
以下博客文章解释了此插件的功能： https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/JMP-to-Excel-and-back-again-all-without-losing-any-table/ba-p/41086
