DOE模型分析你好，
我想出了DOE，進行了實驗，我想在設計空間內進行預測。
但在分析我的樣本並將其放入JMP後，我發現我的數據沒有正常分佈。我的問題是，如果我沒有正常分佈的數據，即使實際vs預測的r2值真的很高，仍然可以繼續我的模型構建嗎？
就個人而言，我認為由於r2值，它仍然是一個可行的模型。此外，由於這是一個後續DOE，這意味著我擁有的數據覆蓋了更廣闊的設計空間，而以前的數據集具有正態分佈的數據。
對於第一個DOE，我想知道什麼是首選條件，而對於第二個DOE（附件），我想進一步研究設計空間並產生盡可能多的所需條件，因此數據似乎是偏斜的。
另外，我想問一下，是否有可能加入第一和第二DOE（不同設計），第一DOE是部分因子而第二DOE是RSM
總的來說，我想問專業人士他們的想法以及我可以做些什麼來進一步改進我的模型
先感謝您
Re：DOE模型分析當你說你關心的非正常數據是指具體的原始響應數據的分佈？如果是這種情況，您至少在最初階段就不必擔心。想想一個設計的實驗......你幾乎總是在嘗試引出一個響應，這個響應是因特定組合在特定級別選擇的因素的有意改變，以一種方式顯示響應如何對這些有意運行的組合行為。
坦率地說，我懷疑我的原始響應數據是否正常分佈......換句話說......也許我沒有得到超過噪音的信號。其他DOE結果的正態性如殘差等。是一個不同的故事...或者如果你不願意假設錯誤的正常性假設，使普通最小二乘回歸的不正確的數學可行...再次是一個不同的故事。但是對於你的原始響應數據......繼續。
Re：DOE模型分析根據您提供的信息，無法提供詳細的建議。我會在DoE菜單上提到Augment Design選項。您可以從小數階乘的結果表開始，並要求JMP添加點以將其轉換為RSM。可以指定您的實驗預算，JMP將建議通過該許多實驗達到您的目標的最佳點。
請注意，最小數量是不夠的，您應該考慮如何使用兩個實驗塊來對結果產生偏差（系統變化）。
