在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？
实验设计回复：在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？你好@CompositeCamel5 ，
您可以通过多种方式来增强设计，添加空间填充运行、复制、折叠、添加中心点和/或轴向运行，或添加运行以适应特定模型： 增强选择
在最后一种情况下，建议的运行次数等于初始设计的运行次数 + 估计新模型中添加的效应项所需的运行次数。如果没有任何实际数据，或者不知道您从哪个设计和模型开始，以及添加了哪些模型项来达到您的情况，那么很难更具体。
如果您开始使用具有 4 个因素且运行 16 次的 RSM 模型（因为需要估计 15 个项：1 个截距、4 个主效应、6 个交互效应和 4 个二次效应），则为 4 个因素中的每一个添加最高 5 阶的高阶项需要估计 12 个新项效应（4 个因素中的每一个的 3 阶、4 阶和 5 阶多项式效应，因此 12 个多项式项）添加到模型中，因此 JMP 建议在您最初的 16 次运行设计中添加 12 次运行，总共 28 次运行。
希望这个答案能对你有所帮助，
回复：在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？非常感谢您的回复。假设原始模型仅包含7个主效应，共16次实验。现在，当使用增强设计向原始模型添加二阶交互作用时，根据您之前的解释，增强后的建议实验次数应为37次（16次加21次）。然而，在实际应用中，JMP中增强后的建议实验次数为30次。请问添加交互作用和添加多项式项（幂）时，确定建议实验次数的规则是否存在差异？此外，如果包含区组因子，这会对增强后的建议实验次数产生新的影响吗？
回复：在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？抱歉，我之前的观察有误。现在我完全明白了。非常感谢你的帮助！
回复：在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？我还想问一个问题：在增强设计中，如果原实验包含区组因子，在对原实验进行增强设计时，发现增强设计（添加模型项后）的推荐实验游程数并非简单地等于原实验游程数与新增模型项数之和。在进行包含区组因子的增强设计时，推荐实验游程数应该如何计算？
回复：在增强设计中，如何确定新添加的模型项的推荐运行次数，以及该推荐次数相对于原始运行次数如何变化？请参阅我的回答： https://community.jmp.com/t5/Discussions/In-an-augmented-design-if-the-original-experiment-includes-block/mp/907754/highlight/true#M106595
这取决于新添加的术语的数量以及您指定的每个块的运行次数，因为 JMP 将尝试推荐具有相似块大小的增强方案，同时尊重每个块 k 次运行的约束。
希望这个答案能对你有所帮助，
