不允许的组合不起作用你好，
我正在尝试在我的自定义设计中进行不允许的组合。
我有一个具有两个分类水平的因子：无 ChCl 和 ChCl，以及一个具有三个 ChCl 摩尔比（分类）的因子：0、1 和 2
我想要制作一个不允许的组合，其中不能形成“无 ChCl”且摩尔比为 0。
ChCl==“无 ChCl”& 摩尔比 ChCl==‘0’
但是设计仍然会产生 No ChCl 和 0 的组合。我做错了什么？
最好的问候，芙蕾雅
实验设计回复：不允许的组合不起作用亲爱的@frejam ，
有了您的输入，我能够制作一个带有因子约束的定制设计来做出不允许的组合。
(JMP18)
请参阅所附表格，这是您所需要的吗？
为了了解您的示例中出了什么问题，如果您可以分享您的 DOE 表，那将会非常有帮助。
巴西雷亚尔
回复：不允许的组合不起作用嗨乔治，
我也没有看到它在您的例子中起作用？
所以在这里我应用了约束，但我仍然组合摩尔比（ML HBA）为 0 且 HBA 为 ChCl。
我想要的是，如果 HBA = ChCl，则 ML HBA 应该 >0，或者如果 HBA = No ChCl，则 ML HBA = 0。这有意义吗？我附上了我的 DoE 表（我希望如此）
最好的问候弗雷娅
回复：不允许的组合不起作用你好@frejam ，
我建议将因子 ML HBA 设置为具有三个级别的离散数值，而不是 3 级别的分类因子，因为离散数值因子类型会考虑级别之间的顺序，而且在我看来，它确实更适合您的实验设计。它还有助于创建不允许的组合约束。
如果我设置了如下不允许的组合：
或者在脚本版本中：
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
然后生成的设计似乎尊重您想要的约束：
下面是生成设计的脚本（我假设一个具有主效应和双因素相互作用的模型）：
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, 1, 2, "Molar ratio HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"Oxalic acid", "Citric acid"}, "HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"ChCl", "No HBA"}, "HBA", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1, 2}, "ML HBA", 0 ),
Set Random Seed( 2109323028 ), Number of Starts( 3867 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Add Potential Term( {4, 2} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {3, 1}, {4, 1} ), Set Sample Size( 18 ),
Disallowed Combinations(
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
您可以找到附加的数据表。
分析时应谨慎进行，因为“HBA”内部可能存在“ML HBA”的嵌套效应：因子“ML HBA”的 0 级仅可用于因子“HBA”的 No HBA 级。
希望这个答案能帮助你，
回复：不允许的组合不起作用嗨维克多，
非常感谢你的帮助。这正是我需要的解决方案:)
最好的问候，弗雷娅
回复：不允许的组合不起作用大家好，
你能详细说明一下这句话的意思吗？：
分析应谨慎进行，因为“HBA”内部可能存在“ML HBA”的嵌套效应：因子“ML HBA”的 0 级仅可用于因子“HBA”的 No HBA 级。
我发现，当我施加约束时，我的功率分析中 HBA 和 ML HBA 的得分非常低（<0.4）。这就是您上面所说的效果吗？有什么建议可以改善它吗？
抱歉，我问了这么多问题——我是 DoE 设计方面的新手。
最好的问候，弗雷娅
回复：不允许的组合不起作用你好@frejam ，
我的意思是：
分析应谨慎进行，因为“HBA”内部可能存在“ML HBA”的嵌套效应：因子“ML HBA”的 0 级仅可用于因子“HBA”的 No HBA 级。
因子“HBA”和“ML HBA”不是独立的，因为“ML HBA”的水平取决于“HBA”水平的选择。这种情况会降低对这些影响的有效检测，因为它们不是独立的（您可以在功效分析中看到）。可能没有解决方案，增加样本量可能会有所帮助，但不能完全解决问题。
例如，如果 HBA 设置为“无 HBA”，则“ML HBA”的唯一可能值为 0。这种依赖关系会产生嵌套效应：“ML HBA”嵌套在因子“HBA”中。或者，如果您想更轻松、更直观地查看这种情况和您的实验设计：
让我们通过一个模拟示例看看这种情况会如何影响您的回归模型。我使用以下公式创建了一个响应公式 Y：
如果我们简单地点击脚本“模型”，使用生成的设计中的假设模型（或使用脚本“拟合最小二乘法（正态）”），所有主效应和 2 因子相互作用均独立估计，我们会遇到一些错误，这是由于 ML HBA 和 HBA 之间不独立造成的：
- 添加了“ 奇点细节”面板，显示了我们的预测因子之间的线性依赖关系：
- 查看“ 效果摘要”面板，并非所有效果都可以估计（即使我们生成了能够适应这些术语/效果的设计）：
- 查看“ 参数估计”面板，我们看到主效应 HBA 和 ML HBA 被视为有偏差（并且估计有相对较大的标准误差），这再次表明它们无法独立估计：
所有这些信息都表明，我们的回归模型可能不适用于嵌套因素。为了解决这个问题，您可以通过“拟合模型”平台手动指定回归模型中包含的效应，以在 HBA 中包含 ML HBA 的嵌套效应：
要在因子之间创建嵌套，您可以查看 JMP 帮助的此部分： 双因子嵌套随机效应模型的示例 (jmp.com)
由于并非所有因子都是交叉的，因此只能估计非嵌套因子的 2 因子相互作用。在这种情况下，您可以添加“HBD”与“HBD 摩尔比”、“HBD”与“HBA”以及“HBD 摩尔比”与“HBA”之间的相互作用。
运行此模型（使用脚本“拟合最小二乘法（嵌套）”），您可以看到不再有奇异性，所有效应都可以估算，并且没有项系数有偏差。您还可以看到项的系数接近之前看到的公式中指定的系数，因此完整模型似乎非常合适：
当然，您可以根据您的性能指标（RMSE、R² 和 R² 调整、统计显著性、信息标准（如 AICc 和 BIC）等）进一步优化模型。但您应该首先从实验设计中假设的完整模型开始。
我将数据表与本示例使用的所有脚本和公式合并。
我希望这个例子能帮助您更好地理解分析 DoE 中的嵌套因素的挑战。
最好的，
回复：不允许的组合不起作用非常感谢您的解释，包括示例，Victor。它确实有助于理解什么是嵌套效应以及如何克服它。我会尝试将其应用到我的设计中。
最好的问候，弗雷娅
回复：不允许的组合不起作用你好@frejam ，
看着新帖子实验设计 - 可选混合添加剂，我想知道您的情况是否不相似（因为因素 HBA 和 ML HBA 相关？）并且所需的设计可能不会比我建议的更简单？
您的实验设置是否应该考虑创建一个包含 3 个因素的设计：
- 摩尔比 HBD：连续因子，范围 1-2
- HBD ：2 级分类因子，草酸或柠檬酸
- ML HBA：连续因子，范围 0-2
这种设置可以避免嵌套因素，简化分析并覆盖更广泛和连续的实验空间。当 ML HBA 的值为 0 时，将表示“无 HBA”的情况。
要使因子 ML HBA 具有三个水平，您可以在模型面板中输入此因子的二次效应：
使用默认运行次数获得的设计如下所示：
以下是生成设计的脚本：
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, 1, 2, "Molar ratio HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"Oxalic acid", "Citric acid"}, "HBD", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0, 2, "ML HBA", 0 ), Set Random Seed( 1591090212 ),
Number of Starts( 109881 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {3, 2} ),
Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
并附上设计数据表。请随意调整样本大小和假设模型以满足您的需要。
我希望这个建议能够帮助您并简化您的设计和项目，
回复：不允许的组合不起作用嗨维克多，
感谢您关注此事。按照您的建议将摩尔比改为连续可提高我的设计能力。所以我一定会使用这种方法。非常感谢。
最好的问候，弗雷娅
