当我有大量数据时，该如何设计使用 CCD 进行优化的实验？嗨，大家好，
我是 JMP 新手，正在撰写有关膜过滤的硕士论文。我正在尝试优化和设计一个工艺。我筛选了几种膜，用于微滤 (MF)、超滤 (UF) 和纳滤 (NF)，并获得了大量初步数据。我决定使用 RSM-CCD，因为我看到很多研究论文都使用它，但我不知道如何在 JMP pro 中使用它。我正在尝试将 MF、UF 和 NF 结合在一起来设计工艺。我还测试了具有不同孔径的膜（总共 9 个膜），并在不同的压力 MF（1、2、2.5、3）、UF（1、2、3、4、5）和 NF（5、10 和 15）下进行了实验。我正在尝试将因素（压力、交叉流速和具有不同孔径的膜）和响应通量、蛋白质浓度、RNA 浓度和体积减少率考虑在内。我应该使用 RSM-CCD 还是尝试其他方法？
基础数据分析与建模数据探索与可视化实验设计回复：当我有大量数据时，该如何设计使用 CCD 进行优化的实验？听起来是个有趣的项目。因为这听起来像是你第一次设计和使用 DOE，所以我的建议是通过分别设计每种类型的膜来保持简单。这样做的原因是膜孔径范围取决于膜的类型，并且在这些限制下设计和分析实验可能会变得复杂。
此外，您在进行交互式实验方面有多大的灵活性（即进行一些实验，然后进行调整/重新设计，然后做更多）？如果您具有这种灵活性，那么我建议采用顺序方法：
- 筛选：初步筛选因素，以确定哪些因素影响最大，并确定可能的相互作用。您已经根据已有的初步数据进行了一些筛选工作，但做更多工作可能会更有益处。看起来您有以下因素：膜类型、孔径、压力、交叉流速度、响应通量、蛋白质浓度、RNA 浓度、体积减少率。
以下是如何设置自定义 DOE 平台以开始生成设计（在本例中为 MF 类型过滤器）。请注意，孔径是作为离散数字添加的 因为它只能取特定的值。
如果使用默认设置进行此设计生成，它将生成一个 16 次运行设计，可以筛选因素之间的主要影响和相互作用。
- 优化：对筛选实验中确定的因子子集进行更详细的设计。对于这些设计，您通常使用 CCD，但最佳设计也可能有用。您可以“增强”设计（筛选设计）以添加其他实验，这些实验可以让您估计曲率效应（二次效应）（如果它们很重要），并进一步完善因子相互作用的估计。
回复：当我有大量数据时，该如何设计使用 CCD 进行优化的实验？非常感谢您的详细解释。
