在增強設計中，如何確定新新增的模型項目的建議運行次數，以及該建議次數相對於原始運行次數如何變化？在增強設計中，如何確定新新增的模型項目的建議運行次數，以及該建議次數相對於原始運行次數如何變化？
實驗設計回覆：在增強設計中，如何決定新加入的模型項目的建議運行次數，以及該推薦次數相對於原始運行次數如何變化？你好@CompositeCamel5 ，
您可以透過多種方式來增強設計，添加空間填充運行、複製、折疊、添加中心點和/或軸向運行，或添加運行以適應特定模型： 增強選擇
在最後一種情況下，建議的運行次數等於初始設計的運行次數 + 估計新模型中新增的效應項所需的運行次數。如果沒有任何實際數據，或者不知道您從哪個設計和模型開始，以及添加了哪些模型項目來達到您的情況，那麼很難更具體。
如果您開始使用包含 4 個因子且運行 16 次的 RSM 模型（因為需要估計 15 個項：1 個截距、4 個主效應、6 個交互效應和 4 個二次效應），那麼為 4 個因子中的每一個添加最高 5 階的高階項需要估計 12 個新項效應（4 個因子中的每一個添加最高 5 階的高階項個多項式項）加入模型中，因此 JMP 建議在您最初的 16 次運行設計中新增 12 次運行，總共 28 次運行。
希望這個答案能對你有幫助，
回覆：在增強設計中，如何決定新加入的模型項目的建議運行次數，以及該推薦次數相對於原始運行次數如何變化？非常感謝您的回覆。假設原始模型只包含7個主效應，共16次實驗。現在，當使用增強設計為原始模型新增二階交互作用時，根據您先前的解釋，增強後的建議實驗次數應為37次（16次加21次）。然而，在實際應用中，JMP中增強後的建議實驗次數為30次。請問當新增交互作用和新增多項式項（冪）時，確定建議實驗次數的規則是否有差異？此外，如果包含區組因子，這會對增強後的建議實驗次數產生新的影響嗎？
回覆：在增強設計中，如何決定新加入的模型項目的建議運行次數，以及該推薦次數相對於原始運行次數如何變化？抱歉，我之前的觀察有誤。現在我完全明白了。非常感謝你的幫忙！
回覆：在增強設計中，如何決定新加入的模型項目的建議運行次數，以及該推薦次數相對於原始運行次數如何變化？我還想問一個問題：在增強設計中，如果原實驗包含區組因子，在對原實驗進行增強設計時，發現增強設計（添加模型項後）的推薦實驗遊程數並非簡單地等於原實驗遊程數與新增模型項數之和。在進行包含區組因子的增強設計時，建議實驗遊程數該如何計算？
回覆：在增強設計中，如何決定新加入的模型項目的建議運行次數，以及該推薦次數相對於原始運行次數如何變化？請參閱我的回答： https://community.jmp.com/t5/Discussions/In-an-augmented-design-if-the-original-experiment-includes-block/mp/907754/highlight/true#M106595
這取決於新新增的術語的數量以及您指定的每個區塊的運行次數，因為 JMP 將嘗試推薦具有相似區塊大小的增強方案，同時尊重每個區塊 k 次運行的約束。
希望這個答案能對你有幫助，
