聯合管理計劃在添加有用的方法來幫助科學家、工程師、研究人員和分析師的工作方面有著長期的記錄。 是什麼促使我們添加這些新方法？ 通常，包含新方法的靈感背後都有一個故事，就 A 最優設計而言，它始於一位名為的博士生的論文喬恩·斯託林斯，現任北卡羅來納州立大學統計學助理教授。
我們自己的布拉德利·瓊斯，傑出研究員聯合管理計劃部門，在喬恩的論文委員會任職，他的論文，設計實驗的一般加權最優性，包括將 A 最優標準添加到 JMP 中的自定義設計功能的激勵用例。
Jon 分享了他對 JMP 14 中包含 A 最優設計的想法：
“稱設計為最佳可能會對從業者產生很大的誤導。 對於從業者來說，重要的是要理解，就設計分析性能的匯總衡量而言，設計被發現是最佳的。 該摘要丟失了有關該設計性能的信息，從業者應該了解最優性標準與他們的分析目標之間的關係。 D 準則是迄今為止最流行的準則，對於同樣強調估計主效應和交互作用的響應曲面設計非常有效。 如果想要更加重視估計某些影響而不是其他影響，則 D 準則將不合適。 JMP 14 中包含加權 A 標準使從業者在設計選擇方面具有更大的靈活性，並允許他們根據自己的特定目標定制設計。 JMP 強大的定制設計平台使從業者能夠根據這些標準快速生成和比較競爭設計，並更多地參與設計選擇。”
正如 Brad 所解釋的那樣，“A 最優和 D 最優設計相似，但 A 最優設計允許通過加權對參數組給予不同的重視，並且最優標準很容易理解。 根據具體情況，您可能想要更多地強調主效應，或者二階效應和加權 A 最優設計可以讓您靈活地做到這一點。”
在此示例中，比較 A 最優設計和 D 最優設計，A 最優設計具有更理想的屬性。 D 最優設計具有更混亂的相關結構，並且 A 最優設計的設計診斷要好得多。
這是一個簡單的示例，但它傳達了 A 最優設計的潛力，使您可以靈活地強調某些效果而不是其他效果，並創建可以更好地滿足您的需求的設計。
A-最優準則是一個相對較新的研究領域實驗設計，我們很高興將其包含在 JMP 14 中。 您可以在今年晚些時候期待更多關於能源部新功能的詳細博客文章。
