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开发者教程 - 如何在实验设计中有效处理协变量

（在“我的视频”中查看）

• 什么是协变量？
  • 我们想要考虑但无法完全控制的输入变量。
  • 不受控制，但可提前观察到。
  • “候选集”方法。
• 为什么定制设计很重要？
  • 坐标交换（定制设计）
    • 先从“随机”设计开始。
    • 逐个检查设计元素，如果更改能改善评价标准，则进行更改。
    • 重复。
    • 无需候选人集。
  • 换行
    • PROC OPTEX (SAS)
    • 首先列出一组可能的运行方案。
    • 初始设计是候选集的一个子集。
    • 考虑交换设计中未包含的行，如果交换后能改善指标，则进行交换。
• JMP 16 之前的版本（从 JMP 10 开始）
  • 协变量的行交换（D-最优性）。
  • 对可控因素进行协调交流。
  • 协变量从一开始就是固定的，我们无法回头看看是否有更好的选择。
• JMP 16
  • 在设计过程中，我们将采用行交换或坐标交换的混合方法。
  • 允许对协变量考虑不同的最优性标准。
  • 为您的设计创作提供更大的灵活性（两全其美）。
  • 对用户来说更加显而易见。
  • 如何使用
    • 无需JMP Pro。
    • 需要一个包含候选集（协变量及其可能的运行方案）的数据表。
    • 在自定义设计中，使用“添加因子->协变量”（JMP 10+）或“协变量/候选集”大纲（JMP 16+）添加协变量。
• 两个典型的用例
  • 使用所有行
    • 我们的实验单元中存在一些可观察的、不可控的因素，我们需要对此加以考虑。
    • 我们希望对一部分输入（甚至是可控的）强制采用特定的结构。
  • 选择行的子集
    • 选择一个最优子集（而不是随机子集）。
    • 最大限度地利用信息优化预算。

• 示例 1 - 使用所有行

  • 我们需要 12 个运行，5 个 2 级因子，但因子 A 需要 2/3 的级别为“L1”，1/3 的级别为“L2”。

• 示例 2 - 使用所有行
  • 使用 Big Class 数据集，想给每个学生分配两种处理方式中的一种。
  • 我们需要考虑性别、身高和体重。
• 示例 3 - 使用所有行
  • 大小为 4 的块，8 级分类因子，以及 4 个连续因子。
  • 总共得了56分。
  • 首先采用平衡不完全区组设计（BIBD）。

• 示例 4 - 使用行子集

  • 只想从大班中挑选20名学生。

  • 如果我们想要确保某些特定学生被选中，该怎么办？

  • 添加批次标签，但将其从模型中移除。

协变量.JPG

资源

• Meyer, RK 和 Nachtsheim, CJ.构建精确最优实验设计的坐标交换算法。Technometrics ， 37 （1），60-69，1995。 PDF版本。
• Fedorov, VV 最优实验理论。纽约：学术出版社，1992 年。
• Goos, P & Jones, B. 实验的最优设计——案例研究方法，Wiley，2011。
• Bradley Jones 的博客文章《如何创建一个对响应中的线性时间趋势具有鲁棒性的实验设计》 。
• JMP 文档 关于协变量 DOE
• JMP愿望清单：向我们的开发团队提出产品建议，告诉我们您的组织需要哪些功能才能最大限度地利用JMP。

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