各种JMP 混合设计选项支持实验情况，其中成分混合物的属性更多地取决于相对比例而不是混合的绝对量。了解如何创建、分析和解释几种混合设计的结果。
了解如何：
- 了解实验设计 (DOE) 的定义以及实验设计如何发挥作用
- 使用适合混合 DOE 的模型执行权衡空间分析，以获得性能和成本指标。
- 了解混合因子（成分）和配方 DOE 与其他 DOE 技术的不同之处
- 创建两个混合实验
- 使用 JMP Custom DOE 平台进行简单的三组分设计，使设计适应问题，而不是强迫问题适应设计
- 具有三个约束和响应数据的 5 组分混合设计
- 使用“拟合模型”平台中的“预测刻画器”对流程进行可视化
- 使用响应的平方根变换（使用 JMP）和使用适当非正态分布的广义回归（使用 JMP Pro）来防止预测刻画器显示物理上不可能的预测
- 了解更多混合物 DOE 示例
- 具有 5 和 7 个约束的七组分混合物 DOE，旨在改善质量控制并降低制造成本
- 使用约束来定义混合物中的混合物
- 找到一种与 7 种成分混合物效果几乎一样好的 3 种成分混合物
- 十因子设计，其中 6 个混合变量、2 个连续变量、1 个分类变量和 1 个区组变量
- 用于计算机化学模拟的空间填充混合物 DOE
- 用于逆向工程配方的 DOE
- 使用 JMP 函数数据分析对光谱进行建模，从较少的测试混合物中预测化学成分
汤姆·唐纳利 (Tom Donnelly) @tom_donnelly和斯科特·艾伦 (Scott Allen) @scott_allen在 2024 年现场网络研讨会上回答了问题：
问：建立线性约束时，如何确定不等号的方向？
答：你需要思考或用代数方法写出来。从三元图的角度来看，蓝色三角形和绿色三角形由该不等式定义。然后就开始代数运算了。请观看下面的视频。
问：如何将固化或干燥时间等连续因素纳入混合物中。
答：这需要定制设计。示例向您展示了所有步骤。它有 6 种混合成分，但也有固化时间和相关温度。请参阅10 因子示例 ( JMP Complex multi-factor custom design.pdf) 。
问：在定义因子约束时选择“无”和“指定”有什么区别？
答：无表示没有指定约束。如果您想要定义约束，您可以选择指定来定义约束。
问：您如何放大三元图？
答：这只是几个小步骤。请记住，如果您在放大后重新运行预测分析器，三元图将刷新，当然您将丢失放大的区域。请参阅下面的视频。
问：如果我不想指定线性约束，这会影响我的最终分析吗？
答：进行混合设计时，你不必受到任何限制。我们只是举例说明，因为通常情况下，化学知识是在很早的时候就掌握的。
问：如果您改变了一个混合项，而它又影响了其他项，并且 VIF 不合理地高，那么您如何解决由于共线性或多重共线性而导致的模型偏差。
答：我一般都接受这一点。我认为你会发现混合物的 VIF 可能无处不在。而且可能存在很大的相关性。特别是当你开始研究相对微量的成分和混合物时，你的区域非常薄弱。我更担心的不是试图解释混合物的系数，而是试图解释预测在这个超三角空间中的作用。
资源：
精彩的演讲......谢谢！......我突然想到了一些事情......
首先，关于“为什么是 DOE”，我想说 DOE 会告诉您当您同时转动多个拨盘时会发生什么。
关于 VIF 的问题...混合模型中的系数并不像传统 DOE 那样表示因子效应。在混合设计中，效应由受约束的混合区域上的预测模型值（不受 VIF 影响）的轨迹（轮廓）给出。事实上，传统 DOE 的效应也可以显示为预测值的轨迹（而不是模型系数），这就是预测轮廓。希望这能有所帮助。
这是一场非常有价值的演讲，值得与大家分享。谢谢汤姆，也谢谢JMP团队。
