如何在确定性筛选设计的设计运行中添加额外的运行？尊敬的JMP专家：
我是 Chau Dang，刚接触 JMP。我使用 JMP 进行实验设计。我选择了具有 6 个变量的确定性筛选设计 (DSD)，为我的实验集创建了 17 次运行。在进行实验期间，我使用相同的变量进行了 7 次额外运行（不是由 DSD 设计的）。最后，我想一起分析 17 次运行（来自 DSD）和 7 次额外运行（假因子？）的结果。但是，当我将 7 次额外运行添加到 17 次运行的表中时，模型（拟合确定性筛选）无法理解并且没有提供任何结果。我尝试使用“分析 --> 拟合模型”进行了总共 24 次运行；但是，只确定了重要参数，而没有考虑二阶。
如果您能为我提供解决此问题的解决方案，那就太好了。我不想浪费额外的 7 次运行。
非常感谢您的大力支持！
我等待您的评论。
此致
周当
实验设计视窗回复：如何在确定性筛选设计的设计运行中添加额外的运行？你好@danghuyenchau89 ，
欢迎加入社区！
您的 7 次运行是 17 次运行设计中原始运行的重复。向确定性筛选设计添加重复会破坏 DSD 的特定折叠结构，因此您无法再使用“Fit DSD”平台（因为它需要折叠结构进行分析）。请参阅确定性筛选设计 - 重复主题和@Mark_Bailey的回答。如果您有足够的实验预算来增加样本量并帮助选择模型中的术语，建议使用 DSD 平台中的“ 额外运行”选项： DSD 的有效模型选择
您仍然可以使用“拟合模型”平台，指定所有主效应、2 因子交互作用和因子的二次效应，并使用变量选择方法，例如“拟合模型”平台的逐步选择法（使用 JMP）或在同一平台中使用广义回归模型（使用 JMP Pro）。您可能还对这些讨论感兴趣：
如何在确定性筛选设计中处理重复和失败的运行。
明确的筛选设计问题（关于重复的使用和影响）
请参阅附件中的数据表，其中包含用于启动 Stepwise 平台的脚本和使用“Fit Model”创建的模型。
希望这个回答能帮到你，
回复：如何在确定性筛选设计的设计运行中添加额外的运行？亲爱的维克多，
非常感谢您的回答！我发现它非常有用。
我按照您的说明操作，并获得了我想要的结果。我意识到，需要根据“拟合最终筛选”中显示的参数，在“拟合模型”中选择重要的参数交互。否则，将考虑所有参数交互，这会导致模型的 p 值和 R 平方 (Rsp) 的结果不同。
我想到的另一个问题与我的实验有关，我将生物质转化为生物炭。该模型很好地预测了生物炭的固体产量和热值。然而，有一个间接响应（例如，生物炭的灰分成分），通过在 550°C 下燃烧生物炭来确定灰分成分来分析。这个间接响应在模型中显示出非常高的 RMSE（均方根误差），为 2930。
我应该如何解释这个高 RMSE？我是否可以得出结论，该模型不适合预测这种间接响应？
此致
回复：如何在确定性筛选设计的设计运行中添加额外的运行？抱歉@danghuyenchau89 ，但关于此响应测量的模型、响应和上下文的信息不足以帮助您解释/得出有关 RMSE 的这个具体值。
以下一些问题可以帮助您：
- 这个测量的标准偏差是多少？您是否已经进行了一些测试或有一个值来表明这些测量的典型离散度/不确定性？这个值可以帮助将模型的预测性能与测量不确定性进行比较。根据这些值的密切程度，您可以更好地了解模型的可靠性和实用性。
- DoE 研究中所有可能的因素是否都与这种间接反应有关？也许 DoE 中未考虑的其他一些因素有助于解释和预测这种反应？
- 操作条件的控制和稳定性如何？特别是，燃烧的温度设定如何控制？您是否可以在实验过程中测量温度，以便在分析中将其考虑在内（可能作为协变量）？
- 对于建模部分，您是否检查了响应的分布并选择了适当的分布（例如在广义回归平台中）？您是否检查了残差？不充分的分布会对建模产生严重影响，破坏线性回归的假设并增加模型的误差。在您之前的示例中，为 GenReg 建模选择 LogNormal 分布或应用 Box-Cox 变换可以改善 RMSE（两个模型中的项相同，右侧使用 Box-Cox 变换，RMSE 从 1623 降低到 1308）：
- 另外，由于我没有关于您的建模的信息，可能需要检查几件事：您的模型选择标准和指标是什么（R²、R²调整、RMSE、p值、信息准则，...），模型中引入了哪些术语，等等...
我相信还有很多其他需要考虑的事情，但以下几个简单的问题可以帮助您。
