看看如何：
湯姆·唐納利(@tom_donnelly ) 和菲爾·凱(@Phil_Kay)回答了本次會議中提出的問題。
Q：針對披薩設計，有哪些切實可行的解決方案？
答：下一步是進行實驗。我沒有做。不過，以下是一家真正的披薩生產商在進行實驗後給披薩師傅們的指導說明。
Q：在第一個例子中，顏色區域只是透過軸設定添加的嗎？
答：是的。您可以將規格限制新增至回應變數（ https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/spec-limits-column-property.shtml ），並使其顯示在分析器圖中，但您需要編輯座標軸設定（ https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/customize-axes-and-axis-labels-in-graphs.shtml#ww781878 ）以顯示彩色規格範圍。
Q：JMP在設計臨床試驗方面有哪些功能？我看到JMP可以分析臨床試驗數據，但我不確定它是否能夠設計臨床試驗。
答：目前JMP在臨床試驗設計上的應用並不廣泛。然而，它並非完全不能用於臨床試驗設計。臨床試驗與工業研發實驗有所不同。在某些方面，臨床試驗更為簡單，因為通常只有一個因素：藥物或安慰劑。而對於臨床試驗設計中較為複雜的部分，JMP或許能夠發揮作用。
問：你是如何設定限制條件的？
答：有幾種方法。我使用了未編碼約束（原始單位）。另一種方法是將所有因子設定在 -1 到 1 的範圍內，然後使用編碼單位。或者，您可以詢問 JMP，例如，並輸入定義這兩條線的兩個點（上限和下限約束）。然後，在本例中，JMP 將求解，您可以從那裡開始互動式地進行指定。對於高級用戶，您還可以應用領域專業知識，輸入圓形和橢圓的方程，並且可以設定非常複雜的約束，例如多個約束等等。此外，還可以設定不等式約束來指示不可接受的值（例如，永遠不要在低卡路里披薩中使用這種類型的肉）。
Q：什麼是整圖？何時使用整圖？
答：整體圖的目的是處理難以改變的因素，例如披薩實驗中的溫度。你肯定不想在每次實驗中都改變這個因素。因此，在整體圖中，你會進行一系列實驗，每次實驗都保持溫度恆定，而你只會在不同的整體圖之間改變溫度。你可以根據能夠改變這個難以改變的因素的次數來決定需要多少個這樣的整體圖。就像實驗設計中的許多其他方面一樣，這需要權衡和妥協。
Q：最佳的初始設計方案是什麼？
答：自訂設計是一個不錯的靈活選擇，可以進行篩選設計，但實際上某些類型的篩選設計效率更高，例如 JMP 16 中引入的超飽和設計。您也可以使用確定性篩選設計，但一旦您遇到具有兩個以上類別的分類因子，確定性篩選設計可能就不適用了。 （請參閱附件 Donnelly 的《JMP 設計選項用途和優勢概述.pdf》。）
Q：建構完美模型所需的最少和最多因子數分別是多少？
答：當然，沒有固定的數量限制。在初期階段，您通常會面臨許多因素，並且必須考慮我在部落格中概述的幾個問題。如果不對假設進行驗證就妄下結論，可能會導致最終的解決方案停留在紙上。如果可以，最好在初期階段就仔細研究各種因素並進行篩選，這樣才是高效的實驗方法。 JMP 也支援超飽和設計和篩選設計。有關其他 JMP DOE 平台，請參閱附件投影片。
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