混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。亲爱的社区成员们，
我想设计一个包含以下内容的混合实验设计：
- 聚合物：80%
- 水：18.4% - 20%
- 添加剂1：0-0.8%
- 添加剂2：0-0.8%
- 添加剂3：0-0.8%
- 添加剂4：0-0.8%
- 添加剂5： 0-0.2 %
由于 Polymer 是常数，所以我将其移除。因此，我得到：
- 水含量：92% - 100%
- 添加剂1：0-4%
- 添加剂2：0-4%
- 添加剂3：0-4%
- 添加剂4：0-4%
- 添加剂5： 0-1 %
现在我想筛选添加剂的性能，但混合物中同时只存在 1 或 2 种添加剂。
通过这个模型，我只想考虑两种添加剂的主效应和交互作用。由于水仅作为填充剂，对响应值没有影响，因此我忽略添加剂*水之间的交互作用，只考虑添加剂(A)*添加剂(B)的交互作用。
请问有人能解释一下，如何确保 JMP 只选择含有 1 或 2 种不同添加剂和水的混合物吗？
欢迎提出任何建议。
先感谢您。
实验设计回复：混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。嗨@DocBo ，
欢迎加入社区！
考虑到水（溶剂）与添加剂的比例，为什么不先采用筛选（最优）设计呢？由于您关注的添加剂筛选并非水的影响，您可以先针对5种添加剂采用D-最优设计，并指定一个包含主效应、双因素交互作用（必要时包含二次效应）的模型。参见“何时不应采用混合设计”。
混合设计更偏向于优化设计，因此更适合于找到包含（几乎）所有因素的最佳公式。
基数限制是否真的是物理上的需要（配方不稳定或者添加剂超过 2 种就无法实现）？
如果您想为您的研究课题保留混合设计，只需指定二阶混合模型即可获得配方中最多包含两种添加剂的设计。请参阅本课题中的一个示例： 多重 > 3 组分混合 DOE，仅允许三元混合物。
希望这个回答对您有所帮助。
回复：混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。嗨@Victor_G ，
感谢您的快速回复以及提供的补充信息/链接。
一次最多只能添加 2 种添加剂的限制是我必须遵守的要求，但实际上并没有直接的必要性。
1）如何使用模型和预测分析器来实现后验约束？但这会不会导致不必要的测试，增加过多的附加项？
2）我设置了一个包含连续因子和双因子交互作用的常规实验设计（DoE），但它生成的测试中包含超过3种添加剂。如何才能得到每次最多包含2种添加剂的设计？
先感谢您。
回复：混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。嗨@DocBo ，
1) 在不施加任何限制的情况下测试添加剂，有助于您更轻松、更精确地确定设计中各添加剂的主要效应和交互效应。使用与模型关联的预测分析器时，您可以按住 CTRL 键并单击，将因子值设置为任意值（例如 0），然后将值设置为相应的因子，并勾选“锁定因子”设置，从而在排除模型识别出的不太理想的因子后，优化您的配方。
2) 您可以使用候选集方法，每次创建一个只包含两个因子的表格，然后使用该表格，通过自定义设计平台和“ 选择协变量因子”选项来选择设计中的运行。 平衡不完全区组设计也是一种选择（ 示例见此处）。或者，您可以等待之前提到的插件，它将提供更好的设计选项。
最好的，
回复：混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。你好，
如果您拥有 JMP 19.1 的访问权限，您可以使用 JSL 函数中的一些新功能，该函数允许您生成随机样本（候选集），这些样本可以满足线性约束、变量边界约束以及指定组件组变量的基数约束。该函数名为“随机线性约束均匀分布”（Random Linearly Constrained Uniform）。它是 JMP 中长期存在的“多面体均匀随机分布”（Polytope Uniform Random）函数的扩展。（您可以在 JMP 对象脚本索引中找到有关如何使用该函数的详细信息和一些示例。）例如，我可以使用以下 JSL 代码调用该函数：
Names Default To Here( 1 );
A = [1 1 1 1 1 1];
b = [1];
L = [.92 0 0 0 0 0 ];
U = [1 .04 .04 .04 .04 .01];
nwarm = 100;
nstride = 100;
tol = 1e-8;
// Index the constrained subgroups. Index = 0 is not in a constrained subgroup.
G = [0 1 1 1 1 1];
// Lower cardinality constraints for the constrained subgroups
LC = [1];
// Upper cardinality constraints for the constrained subgroups
UC = [2];
points = Random Linearly Constrained Uniform(
100,
A,
b,
L,
U,
1,
0,
0,
nwarm,
nstride,
tol,
G,
LC,
UC
);
dt = As Table( points );
这样就生成了一个包含 100 个候选运行结果的集合，并将其保存到如下所示的表格中：
JMP Pro 19 中的贝叶斯优化平台非常适合解决这类问题。请观看我与 Kasia 和 Chris 在 Discovery 大会上所做的演示，了解更多信息： 使用 JMP 19 进行涉及复杂约束的公式的贝叶斯优化…… - JMP 用户社区。
希望这能帮到你。
亲切的问候，
劳拉
回复：混合 DoE 包含 6 种成分，最多使用 3 种。嗨，Laura，它只适用于贝叶斯优化自动模式吗？我原本希望在贝叶斯优化自定义模式下使用候选数据集来强制执行所有约束，但似乎性能分析器被禁用了。这是预期行为吗？
