演讲者： @ChristianBille
今天的会议中有很多有趣的问题，由@HadleyMyers回答：
问： 如果经典设计也有相同的运行次数（16），那么相关性如何？
答：探索替代设计的最佳方法可能是使用“比较设计”平台创建并比较它们：https: //www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
问：您能讨论一下其他设计评估选项吗？
答：您好，您可以在此处找到有关 Evaluate Designs 所有功能的更多信息：https: //www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/evaluate-designs.shtml#ww65477
问： 你能在主筛选设计中增加功率而不是切换到另一个平台吗 （确定性筛选设计）？
答：是的，在设计中添加运行也会增加功率。
问： 例如，当中心点不能位于中间（由于测试/设备等的限制）时，我们如何处理不对称设计？
答：您可以在定制设计中使用“因子约束”来实现此目的： https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/define-factor-constraints.shtml#
问： 如果我不想增加运行次数，我们可以消除一些低功率项以增加其他项的功率吗？
答：一般来说，是的，这是可行的（假设原始设计中的术语不是正交的）。
问： 您能详细说明一下 ALT 最优标准吗，以及我们是否应该选择 D 最优还是其他设计？
答：很简单，D 最优性更适合筛选实验，而 I 最优性更适合优化实验。您可以在这里找到一些信息，尽管它非常技术性： https 
/www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/optimality-criteria.shtml。理解这些的最佳方法可能是使用不同的最优性标准创建设计，然后使用“比较设计”平台对它们进行比较： https /www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
问：经典统计书籍没有提到确定性筛查。我是不是漏掉了什么？
答：DSD 于 2011 年投入使用，任何早于此的文献都不会提及它。您可以在 JMP 帮助文件中找到有关它们的更多信息：https: //www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/definitive-screening-designs.shtml#
其他信息： https /community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
https://www.wiley.com/en-us/Optimal+Design+of+Experiments%3A+A+Case+Study+Approach-p-9780470744611"
问： 与定制设计相比，使用确定性筛选设计是否有优势？
答：优点是，您可以用比定制设计器允许的更少的运行次数来拟合交互作用和二次项，前提是您的具体情况允许您使用 DSD。您可以在此处找到有关何时使用和何时不使用它们的信息： https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
问：你们是否只提供基于确定性筛选设计的模型？或者你们是否只筛选定义关键因素，然后使用另一个 DoE 来模拟相互作用？
答：DSD 可以检测主效应、交互作用和二次项。如果在分析 DSD 后希望包含高阶项（例如三次项），或者初始先验模型包含高阶项，则 DSD 不再合适，应使用自定义设计器。
问： 确定性筛选设计中二次项和交互项之间的混杂是什么？
答：DSD 的定义特征是主效应与交互作用和二次项完全无偏。但是，交互作用和二次项之间存在一些混淆。这可以通过添加运行来减少（可以在设计对话框窗口中进行）。
