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发现用于因子筛选和化妆品配方优化的混合水平因子 (OML) 正交主效应筛选设计

继 2011 年引入 DSD 设计以实现高效筛选和因子优化之后，Bradley Jones
2023 年发表了一系列新的因子设计，以克服 DSD 在以下方面的缺点：
在两个层次上管理多个分类因素。
此类计划与传统筛查计划和 DSD 计划进行了比较，并用于筛查
化妆品配方的重要因素。
该计划被证明能够有效地识别重要因素，并能够获得质量模型和
对每个答案都很节俭。

该视频目前正在处理中。请几分钟后重试。

（在我的影片中查看）

回复：发现用于因子筛选和化妆品配方优化的混合水平因子（OML）的正交主效应筛选设计

以下是视频结尾处 JMP Journal 中列出的资源：

• OML 设计展示
  连续和分类因素的筛选设计：技术计量学：第 67 卷，第 1 期 - 获取访问权限
  混合水平因子的正交主效应筛选设计系列 (2... 布拉德利·琼斯的演讲
  一类针对偶数次运行的饱和混合水平主效应设计 -... @Ryan_Lekivetz的演示
  JMP 18.1 帮助中的混合水平筛选设计
  
  
• 筛选设计概述
  筛选设计简介 - 如何处理我们设计的实验中的多种因素（ @Jonas_Rinne的 LinkedIn 文章）
  筛选设计的演变（个人 Medium 文章）
  𝗕𝗮𝘆𝗲𝘀𝗶𝗮𝗻 𝗗-𝗺𝗮𝗹 洗衣粉和织物柔软剂𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝘁𝘀 （个人 LinkedIn 帖子）
  
  
• 建模平台和选项
  布拉德利·琼斯关于Fit 最终筛查平台 (2022-EU-45MP-1066) 的令人惊讶的使用演示
  JMP 18.1 帮助中的拟合度两级筛选平台概述
  回归模型假设 | 统计学简介 | JMP

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