因子約束：乘法大家好。
我對 JMP 還很陌生，所以如果這個問題對您來說聽起來很愚蠢，請原諒我。
我們正在嘗試建立自訂實驗設計，我們希望使用5 個連續因子、1 個離散因子和兩個常數來優化連續響應。
雖然我們想要探索因素對反應的影響，但我們同時在因素內建立了一種關係：因此，我們希望在創建 DOE 之前使用它來設定允許水平的限制。
在閱讀了這個令人驚嘆的社區的寶貴建議後，我們正在使用不允許的組合腳本來實現這一目標。
更詳細一點，這是約束：
[X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * D1 * (195.08 / 9) < 4.01] & [X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * Z1 * (195.08 / 9) < 0.1]
（其中 Xi 是因子，Ci 是常數，D1 是離散因子）。
我們的問題是，處理方法似乎不符合約束條件：JMP 建議的許多處理方法都高於限值。在我看來，指定線性約束選項僅適用於因素的線性組合，而不適用於它們的產品（例如在我們的例子中）
我在這裡錯過了什麼嗎？或者您對如何重新制定能源部以使其不那麼複雜有什麼建議嗎？
我希望這個問題很清楚，不要太愚蠢。
抱歉，訊息很長：我會耐心等待您的輸入，並很樂意在需要時提供更多資訊。
預先非常感謝所有花時間閱讀這篇文章的人，同時祝您度過愉快的一天。
親切的問候，
A
基礎資料分析與建模實驗設計回覆：因子約束：乘法嗨@agiacomo ，
歡迎來到社區！
您可以在@Jed_Campbell的文章中閱讀有關因子約束的更多資訊： 揭秘因子約束
我對你的限制的複雜性感到有點驚訝，因為你似乎已經對因素之間的關係有了精確的了解。你的目標是什麼？您是否願意創建一個有用的模型，近似因素之間的「真實」關係，或者您對驗證物理方程式/模型更感興趣？
- 在第一種情況下，除非沒有這個複雜的約束，運行在物理上不可行，否則我將刪除這個約束（或簡化它），以獲得更廣泛的實驗空間，這可以幫助建模關係並增加推理空間。
- 如果您對驗證物理方程式/模型更感興趣，您可以使用約束公式建立資料表，並根據方程式和可用範圍產生不同因素的值。
如果「不允許的組合」選項未按您的預期工作，您可能也會對「候選集」方法感興趣。
以下是 Chris Gotwalt 關於如何使用它的示範： 候選集設計：針對問題客製化 DOE 約束 (2021-EU-30MP-784)
透過以下步驟使用候選集方法可以幫助您尊重限制：
- 建立候選集、所有因子的資料表和公式均勻分佈（使用您為連續因子 X1 到 X5 設定的限制）或具有大量行的隨機整數（從數位離散因子的最小值到最大值）（ 1000+ 可能是一個好的開始）。
- 在此資料表上使用資料過濾器，排除不遵守約束的點。
- 在候選集資料表上使用自訂設計平台，使用「選擇協變數因子」並選擇您的因子。
- 指定您的模型和設計中的試驗次數。如果可以在您的實驗設定中複製運行，您可以選取「允許重複協變量行」。
- 您應該獲得一個尊重您的約束的設計。
希望這個回答對你有幫助
回覆：因子約束：乘法嗨維克多，
首先，我對我遲到的互動感到抱歉：我們度過了一些麻煩的一周，直到現在我才有時間坐下來閱讀您的答案。
其次：非常感謝您的熱情而詳細的回覆！
作為 JMP 的新手，我擔心這套約束條件可能有點自命不凡，或者正如您所說，我們試圖評估的模型有點過於複雜。
為了進一步詳細說明，模型/限制是在另一個部門獲得的，我們想測試這是否也適用於我們的設定。
我將盡快嘗試您建議的解決方案，並立即跳轉（或更好地說 JMP，啊哈）到您附加到訊息中的簡報。
無論如何，我都會回到這篇文章，要么結束這個問題，要么請求進一步的支持，如果有人有時間的話。
再次非常感謝您的幫助：這真的非常寶貴！
親切的問候，
阿萊西奧
