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模型
在“模型”分级显示项中指定您的假设模型（其中包含您要估计的所有效应）。对于您指定的每个效应，您都可以指定该效应的“可估计性”。“可估计性”值指示对该效应进行估计是否是“必需”的，或者您是否愿意在“若可能”的情况下估计该效应。
当“模型”分级显示项打开时，对于多数因子而言，只会显示主效应。若已经输入离散数值因子，则还会显示多项式项。二阶和高阶项的“可估计性”设置为若可能。若想要确保这些项可估计，请将其“可估计性”改为“必需”。
注意：您可以确保离散数值多项式项的可估计性始终设置为“必需”。选择文件 > 首选项 > 平台 > 实验设计。选中“离散数值幂设置为必需”。
“模型”分级显示项
构造设计表时，JMP 会将“模型”脚本保存至数据表。除了离散数值因子的情况，“模型”脚本都会包含“模型”分级显示项中显示的效应。对于离散数值因子，“模型”脚本仅包含其主效应和二次项。
“模型”分级显示项包含以下按钮和字段：
主效应
为模型中的所有因子添加主效应，为离散数值因子添加多项式项。
交互作用
添加交互作用效应。若未在“因子”分级显示项中选择任何因子，选择“二阶”、“三阶”、“四阶”或“五阶”，可添加最高达到该阶数的所有适当交互作用。通过在“因子”分级显示项中选择因子名称，再选择“交互作用”，然后指定适当的阶数，可以添加特定因子最高达到给定阶数的交互作用。不会添加非混料因子与混料因子之间的交互作用，以及带有分区组因子和带有常数因子的交互作用。
RSM
添加连续因子最高达到二阶的交互作用和二次项（响应曲面模型项）。分类因子不包括在 RSM 项中。将删除与所有混料因子交互的非混料因子的主效应。
交叉
添加特定的交互作用项。在“因子”分级显示项中选择因子名称，在“模型”分级显示项中选择效应名称。点击“交叉”将交叉项添加到“模型”分级显示项。
幂
添加多项式项。若未在“因子”分级显示项中选择任何因子名称，则为所有连续因子添加多项式项。若在“因子”分级显示项中选择了因子名称，则仅为这些因子添加多项式项。选择“二阶”、“三阶”、“四阶”或“五阶”添加该阶数的多项式项。
Scheffé 三次项
为所有混料因子添加 Scheffé 三次项。这些项用于指定包含三阶多项式项的混料模型。
删除项
删除选定的效应。
名称
效应的名称。
可估计性
指定您是否需要估计效应。
‒
若“可估计性”设置为“必需”，则算法确保效应是可估计的。
‒
若“可估计性”设置为“若可能”，则算法会尝试在您指定的试验次数允许的前提下令该效应可估计。
除了离散数值因子的多项式项，所有效应都默认指定为“必需”。点击效应的“可估计性”值可更改该值。
Bayesian D 最优性和“若可能”效应的估计
Bayesian D 最优设计方法获取所有必需项的精确估计，同时对若可能项提供综合检测能力（和部分估计能力）。有关更多详细信息，请参见响应曲面实验和Bayesian D 最优性。