DSD 的最大可能模型？我正在觀看下面的 Youtube 視頻，其中 Ramsey 博士展示瞭如何分析具有 4 個中心點（總運行次數 = 17）的 6 因子 DSD。
在 5:25 左右，他示範如何使用最佳子集/所有可能的模型來簡化完整的二次模型，並提到這個 DOE 的最大項數是 9 項。他說要計算這個數字，取唯一設定的數量 (13) 減 3，然後減 1（我假設是截距項）。
我的問題是 13 - 3 - 1 中的 3 是從哪裡來的？
這只是因為「3」錯誤地引用了DSD中的等級數嗎？這種情況總是如此嗎？例如，如果我有一個包含7個因子、運行了17次的DOE，那麼這個模型中最多可以包含17-3-1=13項嗎？
https://www.youtube.com/watch?v=tQYY2bXkVf8&list=PLxfm_owPoF2FCvQPrt0RLsn6mOyAJ1rb_&index=38
實驗設計回覆：DSD 的最大可能模型？我沒看影片。 「對於 m 個因子，基於 m 個折疊對和一個總體中心點，有 2m + 1 次運行。每次運行（不包括中心點）的中心點只有一個因子水平，其他所有因子水平都位於極值點。”
Jones 和 Nachtsheim ，《存在二階效應時用於確定性篩選的一類三級設計》， JQT，第 43 卷，第 1 期，2011 年 1 月
瓊斯的博客：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
JMP 幫助中有很多關於 DSD 的信息
https://www.jmp.com/support/help/en/19.0/?os=mac&source=application#page/jmp/definitive-screening-designs.shtml%23
回覆：DSD 的最大可能模型？你好@mjz5448 ，
對於 6 個因素，DSD 的最小運行次數為 13（由@statman重複）。
在這裡，Philip Ramsey 創建了具有最少運行次數（13）的設計，並添加了 4 個額外的中心點（預設情況下，DSD 中已經有一個中心點，因此在影片中展示的這個 17 次運行的 DSD 中總共有5 個中心點）。
除中心點外，沒有其他重複的行。
因此，在總共17次運行中，只有13次唯一運行（17-4行重複）可用於擬合模型，即13個自由度。其中一個自由度分配給了截距，因此剩餘的自由度為12。您可以透過將一個過於複雜且飽和的模型擬合到資料中來驗證這一點，然後在JMP平台中查看分配給該模型的自由度數量：
您可以看到，4 個中心點重複行用於估計模型誤差。由於模型估計允許 12 個自由度 (DF)，因此您可以在模型中擬合 12 個項。
以下是飽和模型（12 項）的結果：
這是一個更簡潔但有效的模型：
我還沒看完整個影片（至少現在！），Philip Ramsey 提到的項數可能有所解釋（例如為了避免模型飽和、基於資訊標準等等）。在他的一張投影片中，他測試了最多包含 11 項的模型，所以我認為背後的想法只是為了避免（接近）飽和的模型，因為這可能會導致過於樂觀的診斷結果（但 AICc 和 BIC 應該更高一些，因為模型已經飽和且複雜，添加最後 2/3 項並沒有帶來太多價值/收益）。
因此，我認為它更像是一個“經驗法則”，即模型中的最大項數為（maxDF - 3），以避免過度擬合並充分估計模型誤差。
請查看附加的資料集來檢查和測試不同的模型。
回覆：DSD 的最大可能模型？我覺得你說的3個DF是犯錯的基本經驗法則，可能沒錯。我自己也一直聽說5個DF是安全的，但我會試著回顧他之前的投影片，看看他是否提到這是一條通用規則。
