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试验设计 (DOE)

通过系统的数据采集制定试验计划

被动的数据收集在统计建模中产生许多问题。在响应变量中观察到的变化也许跟在个体因子(过程变量)中观察到的变化有关,但不是由其引起的。多个因子的同时变化可能产生交互作用,难以分成独立的效应。观测值可能是相关的,而数据模型却认为它们是无关的。

经过设计的试验可以解决这些问题。在经过设计的试验中,会主动操控生成数据的过程,从而提高信息的质量并消除冗余数据。所有试验设计的一个共同目标就是既要尽可能少地收集数据,又要为准确估计模型参数提供足够的信息。

函数

全部展开

ff2n二水平完全析因设计
fullfact完全析因设计
fracfactFractional factorial design
fracfactgenFractional factorial design generators
bbdesignBox-Behnken design
ccdesignCentral composite design
candexchD-optimal design from candidate set using row exchanges
candgenCandidate set generation
cordexchCoordinate exchange
daugmentD-optimal augmentation
dcovaryD-optimal design with fixed covariates
rowexchRow exchange
rsmdemoInteractive response surface demonstration
lhsdesign拉丁超立方样本
lhsnorm来自正态分布的拉丁超立方样本
haltonsetHalton quasirandom point set
qrandstreamQuasirandom number stream
sobolsetSobol quasirandom point set
interactionplotInteraction plot for grouped data
maineffectsplotMain effects plot for grouped data
multivarichartMultivari chart for grouped data
rsmdemoInteractive response surface demonstration
rstoolInteractive response surface modeling

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