1.
选择实验设计 > 经典 > 混料设计
3.
五个因子的范围中所示设置五个因子的范围,然后点击继续
五个因子的范围
4.
次数文本框中输入 4,然后点击极端顶点设计
极端顶点设计示例的“显示和修改”面板
注意:查找子集选项使用行交换方法(不是坐标交换)来查找最佳行子集。
试验次数为 10 的最优极端顶点设计
7.
点击制表
8.
从设计表中,选择图形 >三元图
9.
选择 X1X2X3X4X5,点击 X,绘图,然后点击确定
五因子设计的三元图的部分输出
1.
选择实验设计 > 经典 > 混料设计
Snee 和 Piepel 示例的值和线性约束
3.
点击三次线性约束。输入Snee 和 Piepel 示例的值和线性约束中所示的约束。
4.
点击极端顶点设计按钮。
5.
点击制表
6.
从设计表,选择图形 > 三元图
7.
选择 X1X2X3 并点击 X,绘图,然后点击确定
显示 Piepel 示例的三元图的关系图
XVERT 方法首先使用具有最小范围的 nf – 1 个因子的给定低值和高值创建完整的 2nf 1 设计。然后,它根据因子值总和必须为 1 的限制计算剔除的一个因子的值。它保留不在因子范围之内的点。若不在范围之内,该方法会增大或减小该值使其位于范围之内,并且相应地让其他每个因子的值减小或增大相同的量。该方法使这些点仍满足最初的限制。
上述算法可在因子约束定义的单纯形中创建可行域的顶点。不过,Snee (1975) 已证明具有可行域的边和面的重心也会很有用。可行域的广义 n 维面通过 nf – n 条边界来定义,而面的重心通过落在面上的顶点的平均值来定义。该算法生成边界条件的所有可能组合,然后对第一步生成的顶点取平均值。