用JMP做实验设计(DOE)-筛选设计
可以使用 JMP 筛选设计器创建筛选设计，但定制设计器更为灵活且普遍。以下描述的
简要筛选实例显示了“定制”并不等于“奇异”。定制设计器是通用设计环境。同样地，
它可以创建筛选设计。
创建仅限于主效应的筛选设计
要使用定制设计器创建仅限于主效应的筛选设计，请执行以下操作：
试验设计专家请注意：结果是分解度为 3 的筛选设计。所有的主效应均可估计，但其会与二因子交互作用混杂。
注意：别名矩阵显示模型中的常数系数和主效应项是如何因不在模型中的二因子交互作用项造成
偏差的。例如，表中标记为 2 6 和 3 4 的列在 X1 行有一个 1。这意味着 X1 的主效应预期值
实际上是 X1 的主效应和二因子交互作用 X2X6 和 X3X4 的总和。您假定这些交互作用与 X1
的实际效应相比，大小上可以忽略。
简要筛选实例显示了“定制”并不等于“奇异”。定制设计器是通用设计环境。同样地，
它可以创建筛选设计。
创建仅限于主效应的筛选设计
要使用定制设计器创建仅限于主效应的筛选设计，请执行以下操作：
- 选择试验设计 > 定制设计。
- 输入六个连续因子到“因子”面板中
- 单击继续。默认模型仅包含主效应。
- 使用默认的八次试验，单击制作设计。
试验设计专家请注意：结果是分解度为 3 的筛选设计。所有的主效应均可估计，但其会与二因子交互作用混杂。
- 单击展开按钮（在 Windows/Linux 中为 ， Macintosh 中为 ）以打开别名矩阵。
注意：别名矩阵显示模型中的常数系数和主效应项是如何因不在模型中的二因子交互作用项造成
偏差的。例如，表中标记为 2 6 和 3 4 的列在 X1 行有一个 1。这意味着 X1 的主效应预期值
实际上是 X1 的主效应和二因子交互作用 X2X6 和 X3X4 的总和。您假定这些交互作用与 X1
的实际效应相比，大小上可以忽略。
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实例：8 次试验 12 个因子
作为实例，请看一个具有 12 个因子的超饱和设计。使用模型项指定如果可能以提供用于创建超饱和设计的工具。
在前面的实例中，我们指定二因子交互作用为如果可能。在超饱和设计中，所有项（包括主效应）均为如果可能。请注意在图 2.7 中，仅截距为基本项。
要查看具有 8 次试验和 12 个因子的超饱和设计的实例，请执行以下操作：
- 选择试验设计 > 定制设计。
- 添加 12 个连续因子并单击继续。
- 高亮度显示除了截距的所有项，然后单击当前可估计性（必要）以展开菜单。将必要更改为如果可能，如图 2.7 所示。
图 2.7 更改可估计性- 所需试验次数为 8。要设置此项，请在试验次数编辑框中输入 8。
- 单击“定制设计”标题栏上的红色三角形图标并选择模拟响应，如图 2.8 所示。
图 2.8 模拟响应- 单击制作设计，然后单击制表 。名为模拟响应的窗口和一个设计表出现，且与图 2.9 中显示的相似。Y 列中的值由“模拟响应”窗口中的模型系数控制。表中的值可能不同于以下显示的值。
图 2.9 模拟响应和设计表- 更改“模拟响应”对话框中系数的默认设置，以与图 2.10 相匹配，然后单击应用。此时
Y 列中的数值将发生变化。由于已经在模拟中将 X2, X9 和 X10 设置为活动因子，分析获得相同的三个因子。
请注意，随机噪声添加至 Y 列公式，因此您看到的数值可能未必与图中的数值匹配。表
中的值可能不同于以下显示的值。
图 2.10 为 3 个主效应赋值并将标准误差指定为 0.5
要使用逐步回归标识活动因子，请执行以下操作：
- 在设计表中单击模型旁边的红色三角形，然后选择运行脚本以运行模型脚本。
- 将“模型规格”窗口中的特性从标准最小二乘更改为逐步。
- 单击运行模型。在显示的结果中单击步骤按钮三次。JMP 输入具有最大效应的因子。在
出现的报表，您可以确定三个活动因子：X2、X9 和 X10，如图 2.11 所示。步骤历史记录显示在报表的底部。您的估计可能与以下显示的有所差别。
图 2.11 逐步回归标识活动因子
注：此实例定义了少数大的主效应，并将其余的都设定为零。在实际情况下，
很难如此清晰地区分效应。