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發現用於因子篩選和化妝品配方優化的混合水平因子 (OML) 正交主效應篩選設計

繼 2011 年引入 DSD 設計以實現高效篩選和因子優化之後，Bradley Jones
2023 年發表了一系列新的因子設計，以克服 DSD 在以下方面的缺點：
在兩個層次上管理多個分類因素。
此類計劃與傳統篩檢計劃和 DSD 計劃進行了比較，並用於篩檢
化妝品配方的重要因素。
該計劃被證明能夠有效地識別重要因素，並能夠獲得品質模型和
對每個答案都很節儉。

該影片目前正在處理中。請幾分鐘後重試。

（在我的影片中查看）

回覆：發現用於因子篩選和化妝品配方優化的混合水平因子（OML）的正交主效應篩選設計

以下是影片結尾處 JMP Journal 中列出的資源：

• OML 設計展示
  連續和分類因素的篩選設計：技術計量學：第 67 卷，第 1 期 - 取得存取權限
  混合水平因子的正交主效果篩選設計系列 (2... 布拉德利瓊斯的演講
  一類針對偶數次運行的飽和混合水平主效應設計 -... @Ryan_Lekivetz的演示
  JMP 18.1 幫助中的混合等級篩選設計
  
  
• 篩選設計概述
  篩選設計簡介 - 如何處理我們設計的實驗中的多種因素（ @Jonas_Rinne的 LinkedIn 文章）
  篩選設計的演變（個人 Medium 文章）
  𝗕𝗮𝘆𝗲𝘀𝗶𝗮𝗻 𝗗-𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗮𝗹 𝗗𝗲 𝗲𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗝𝗙 𝘀 （個人 LinkedIn 貼文）
  
  
• 建模平台和選項
  布拉德利瓊斯的Fit Definitive Screening Platform (2022-EU-45MP-1066) 的驚人用途
  JMP 18.1 幫助中的擬合度兩級篩選平台概述
  迴歸模型假設 |統計學概論 |跳轉

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