看看如何：
汤姆·唐纳利(@tom_donnelly ) 和菲尔·凯(@Phil_Kay)回答了本次会议中提出的问题。
问：针对披萨设计，有哪些切实可行的解决方案？
答：下一步是进行实验。我没有做。不过，以下是一家真正的披萨生产商在进行实验后给披萨师傅们的指导说明。
问：在第一个例子中，颜色区域只是通过轴设置添加的吗？
答：是的。您可以将规格限制添加到响应变量中（ https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/spec-limits-column-property.shtml ），并使其显示在分析器图中，但您需要编辑坐标轴设置（ https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/customize-axes-and-axis-labels-in-graphs.shtml#ww781878 ）以显示彩色规格范围。
问：JMP在设计临床试验方面有哪些功能？我看到JMP可以分析临床试验数据，但我不确定它是否能够设计临床试验。
答：目前JMP在临床试验设计方面的应用并不广泛。然而，它并非完全不能用于临床试验设计。临床试验与工业研发实验有所不同。在某些方面，临床试验更为简单，因为通常只有一个因素：药物或安慰剂。而对于临床试验设计中更为复杂的部分，JMP或许能够发挥作用。
问：你是如何设定限制条件的？
答：有几种方法。我使用了未编码约束（原始单位）。另一种方法是将所有因子设置在 -1 到 1 的范围内，然后使用编码单位。或者，您可以询问 JMP，例如，并输入定义这两条线的两个点（上限和下限约束）。然后，在本例中，JMP 将求解，您可以从那里开始交互式地进行指定。对于高级用户，您还可以应用领域专业知识，输入圆和椭圆的方程，并且可以设置非常复杂的约束，例如多个约束等等。此外，还可以设置不等式约束来指示不可接受的值（例如，永远不要在低卡路里披萨中使用这种类型的肉）。
问：什么是整图？何时使用整图？
答：整体图的目的是处理难以改变的因素，例如披萨实验中的温度。你肯定不想在每次实验中都改变这个因素。因此，在整体图中，你会进行一系列实验，每次实验都保持温度恒定，而你只会在不同的整体图之间改变温度。你可以根据能够改变这个难以改变的因素的次数来决定需要多少个这样的整体图。就像实验设计中的许多其他方面一样，这需要权衡和妥协。
问：最佳的初始设计方案是什么？
答：自定义设计是一个不错的灵活选择，可以进行筛选设计，但实际上某些类型的筛选设计效率更高，例如 JMP 16 中引入的超饱和设计。您也可以使用确定性筛选设计，但一旦您遇到具有两个以上类别的分类因子，确定性筛选设计可能就不适用了。（请参阅附件 Donnelly 的《JMP 设计选项用途和优势概述.pdf》。）
问：构建完美模型所需的最少和最多因子数分别是多少？
答：当然，没有固定的数量限制。在初期阶段，您通常会面临许多因素，并且必须考虑我在博客中概述的几个问题。如果不对假设进行验证就妄下结论，可能会导致最终的解决方案停留在纸面上。如果可以，最好在初期阶段就仔细研究各种因素并进行筛选，这样才是高效的实验方法。JMP 还支持超饱和设计和筛选设计。有关其他 JMP DOE 平台，请参阅附件幻灯片。
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