混合实验和成本函数你好，
我有一个混合数据，其中成分有 I_1、I_2、...I_9。它们加起来为 1，因为这是混合数据。响应是 y。在 9 种成分中，其中 6 种具有相关成本，例如 I_1 - I_6。我创建了一个新列：C = p1*I_1 + p2*I_2 + ... + p6*I_6。这给出了每单位重量的总成本。现在我为 y 运行混合响应曲面模型。但是当我去优化它时，我喜欢考虑成本列 C 并找到最佳解决方案，同时最小化成本 C。
我该如何做呢？
谢谢，
实验设计回复：混合实验和成本函数保存拟合模型的预测公式。选择 Graph > Profiler，然后选择模型和成本公式列。现在它们都出现在分析器中，用于联合优化。
回复：混合实验和成本函数非常感谢马克！
回复：混合实验和成本函数我对这篇文章中提到的联合优化有一个疑问。
1. 如果我们有 10 个响应需要联合优化怎么办？ JMP 可以处理这种情况吗？
2. 问题 1 的原因是，当我使用 Graph > Profiler 联合运行 6 个优化 6 个响应时，某些响应的值严重超出了 Column Property > Response Limit 中指定的范围。例如，当一个响应的限制为 (47, 52) 时，优化值为 15298，而在其他情况下，该值为负数，这是完全不可接受的。
谢谢，
回复：混合实验和成本函数1. 是的。
2. 响应限值列属性定义了响应的可取性。它不会限制优化；而是引导优化。如果响应的可取范围为 (47,52)，旨在最大化响应，则解决方案可能会超过 52。有时，响应的意外范围是因为线性回归模型假设响应可以在没有约束的情况下从负无穷大到正无穷大。您的 (47,52) 示例是您想要匹配目标的情况吗？
回复：混合实验和成本函数是的，正确。以下是其中一个响应的示例：
我对其他具有各自限制的响应执行了相同的操作。但是当我点击“最大化可取性”时，我得到的成分选择设置的一些响应值为负值。其他一些响应则变得非常正值。
回复：混合实验和成本函数首先，我建议使用“目标”下拉菜单确定“下限”和“上限”可取性值。这是“剖析器”的一个怪癖。最好不要将它们更改为 0 或 1。这样做可能会破坏优化因子设置的内部算法。如果目标不在间隔的中心，则可以更改“中间”值。
您给出的以匹配目标为目标的响应示例很有帮助。这些值是目标。它们不能保证。当您有多个响应时，优化可能无法实现每个响应的目标。
您已将重要性值从默认值 1 更改。此值有助于强调一个或多个响应。联合可取性将此值用作各个可取性的乘积的幂，因此不需要很大的数字。较大的数字可能会让单个响应劫持优化。
至于不切实际的高预测，这取决于您拟合的模型，以及响应限制实际上并未限制此处响应的范围。线性回归模型假设响应可以从负无穷大到正无穷大。设定最大化目标和（下限、上限）范围意味着如果可以满足另一个响应，则上限就足够了，否则，它不会限制响应。
凭借您的领域专业知识，您可能能够手动调整一个或多个因子设置，将此类响应降至合理水平。然后您可以锁定此因子，以便 JMP 在优化过程中不会更改它。这种方法迫使 JMP 在优化期间仅使用未锁定的因子。
回复：混合实验和成本函数太感谢了！
回复：混合实验和成本函数嗨马克，
关于混合建模的讨论，我对 JMP 的一致性感到很难过！
附表是我使用的。附表模型是逐步选择后的混合响应面。您会注意到剖析器看起来不合理，而且远远超出范围。每个组件都有自己的限制。我希望我做错了什么，并且可以轻松修复。
我提前感谢您的帮助。
回复：混合实验和成本函数我以前从未见过这种情况。我建议将您的问题发送给 JMP 技术支持 ( support@jmp.com ) 以寻求解决方案。请在此处报告他们可以为您提供的任何解决方案。
回复：混合实验和成本函数抱歉打断讨论，但你为什么要使用分步法进行混合设计？你应该先在脑海中有一个模型。所有分析都取决于模型。如果你改变模型中的内容或不存在的内容，分析就会改变。
回复：混合实验和成本函数我注意到数据表中并非每一行都加起来为 1。它们很接近，但不完全相同。我想知道这是否导致了您看到的问题。例如，列属性的 X1 范围从 0.3 到 0.7。但实际范围大约从 0.32 到 0.73489。
这些差异可能看起来很小，但我确实想知道这是否导致了您发现的一些问题。如果某一行的加法不为 1，则 JMP 将自动重新调整值以使其为 1（我相信这就是现在正在发生的事情）。因此范围可能与您提供的范围不同。
