使用 JMP 进行实验设计的咨询你好，
我有一个担忧。我是实验设计的初学者，正在进行药物配方试验。
首先，我筛选了许多因素和变量，以缩小实验设计的因素范围。
我现在想进行优化。参数如下：
- 3 个响应：Y1、Y2、Y3
- 4 个因素，其中 3 个为连续因素（每个因素有 3 个级别），1 个为分类因素，有 2 个级别。
我是 JMP 新手，想知道我应该使用最佳 DOE 计划、经典计划还是确定性筛选设计。
此外，我正在努力设置连续因子的级别数，共有 3 个级别。
我的问题是，就我的情况而言，至少需要进行多少次实验才能具有代表性？
我的实验设计的理想模型是什么？您建议重复多少次？
我真诚地提前感谢您的帮助。
实验设计回复：关于使用 JMP 进行实验设计的询问你好@PolygonGiraffe5 ，
欢迎加入社区！
顾名思义， 确定性筛选设计是一种功能强大的筛选设计，用于项目开始时，具有大量潜在因子，以便筛选出活跃的重要因子，并在活跃因子数量足够低的情况下优化响应。 响应曲面设计等经典设计可用于优化，但它们不会利用您之前已经进行的实验，并且在必要实验数量方面可能不太灵活。另一个最后的选择可能是使用空间填充设计，它们更灵活，因为它们不依赖于预先指定的模型，但运行成本可能更高，因为生成的点是为了均匀覆盖实验空间。
如果您已经完成了筛选阶段并确定了优化阶段的因素，您可以尝试直接使用筛选设计中的这些初步运行，并使用各种策略（如基于模型的增强或与模型无关（空间填充）增强）对活跃因素进行设计增强。
对于基于模型的增强，连续因子的级别数将取决于假定模型的复杂性：如果您为因子 A 指定二次（=2 阶）项，则该因子将需要 3 个级别。选择此增强并指定响应曲面模型（具有主效应、2 因子交互作用和二次效应）可能是创建设计的良好开端。
对于空间填充增强，连续因子的级别数将取决于空间填充的类型，更重要的是，取决于允许的总运行次数：总运行次数越多，每个因子的级别就越多。
关于“代表性”和重复的问题（更普遍地是关于设计创建选项），您必须使用领域专业知识和统计工具（如比较设计平台）来回答这个问题：您的目标是什么（可解释性，预测性，两者兼而有之？）和所需的精度是什么（例如最大和平均预测方差）？您的最高实验预算是多少？
这些问题可以帮助您在使用比较设计平台评估和比较您的设计时找到最佳折衷方案。
希望这些答案能帮助你，
回复：关于使用 JMP 进行实验设计的询问你好@Victor_G ，
感谢您详细而清晰的回复；这对决策非常有帮助。
我仍然很难修改连续因子的级别数，因为在 JMP 中它似乎限制为 2。
再次感谢您提供的所有澄清。
此致，
回复：关于使用 JMP 进行实验设计的询问你好@PolygonGiraffe5 ，
关于设计中连续因子的级别数，你可以从DoE 中的后力级别检查解决方案
在定制设计平台中，您可以：
- 在模型中指定高阶效应以“强制”设计生成引入额外级别（级别数取决于模型中引入的项的最高阶数），
- 使用离散数字因子类型（特别是如果您希望不同级别不等距）并在模型中指定适当的项（JMP 应该默认执行此操作，将这些项指定为“如果可能”）。
希望这能澄清并解决您的问题，
回复：关于使用 JMP 进行实验设计的询问太完美了！
我可以为每个离散数值因子设置三个级别。默认情况下，JMP 模型在其配置中包含“如果可能”设置。
再次感谢您的帮助
回复：关于使用 JMP 进行实验设计的询问欢迎加入社区！
查看更多...对于您的实验设计，我建议从最佳 DOE 计划开始，因为它可以有效处理 3 个连续因子和 1 个分类因子。对于 3 个级别的 3 个连续因子，您至少需要 27 次运行，但添加重复将提高可靠性。对于您的模型，请考虑根据交互使用线性模型或二次模型。单次重复对于筛选来说很好，但对于优化来说则更多。完成论文似乎是一项不可能完成的任务，直到我向
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