JMP擴展計劃在利用現有資料開發模型方面的實際應用在模型發展過程中，很難在初始實驗階段預見所有因素和模型結構。回顧實驗結果後，可能需要調整搜尋範圍、新增交互項或平方項，或引入新的解釋變數。另一方面，放棄已獲得的實驗數據並從頭開始實驗，在時間和成本方面都耗費巨大。 JMP 的擴展計劃功能可讓您從現有資料出發，設計開發模型所需的額外實驗點。本次報告將介紹擴展計劃的概念和應用流程，該功能可讓您基於從初始實驗中獲得的見解，利用現有資料逐步開發模型。具體而言，報告將展示如何使用 JMP 產生額外的實驗點並更新模型，並假設一些在實踐中可能遇到的情況，例如添加交互項或平方項、調整搜尋範圍以及為初始實驗無法完全解釋的結果引入新的解釋變數。我們提出了一種在實驗資源有限的情況下，將實驗結果與後續計劃聯繫起來並深化技術知識的實用方法。
