如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨 - 我最近一直在尝试比较 2 个模型的实验能力，以在比较设计选项卡中评估一个模型相对于另一个模型的优势。 一个是合并的 L27 田口阵列。 另一个是增强模型，其中包括原始 L27 田口数据和增强设计选项卡中生成的 8 次额外运行。 我的实验功率图没有将合并的 L27 主效应功率排名高到足以让我相信这个数字是正确的，但是增强功率看起来是正确的。 对于获得 L27 Taguchi 的正确功率以进行比较，我将不胜感激。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我想知道是否可以再次运行比较以显示一个图表，该图表报告了两个模型的主要影响、交互作用和二次曲线（我们预计田口会掉下来）
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我不能说你做了什么。 我只是展示了 L27 和增强型 L27 的“苹果对苹果”设计比较，用于相同的因子和模型定义。
响应的性质与设计比较无关。 它是在设计实验时定义的，以方便您。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨-感谢您的所有回复。
非常感谢您在模型之间进行比较。 我对田口 L27 使用了 2 次重复。
最初的 L27 运行 4 个级别，每个级别具有 3 个级别设置。 RIE (W) (0, 50, 75)。 ICP (W) (1600, 1800, 2000)。 Ar (0, 25, 50) 和压力 (mT) (8,10,12)。
我再次运行 L27（重复 2 次），即总共运行两次。 首先，为了获得蚀刻速率 (ER) 的最佳情况 KPOV 预测（最大值是最佳平均值，最大值是最佳信噪比）。 第二个 L27 对 Ra（算术粗糙度平均值）重复 2 次（其中最小值是最佳平均值，最大值是最佳情况下的信噪比）。 然后我加入了这两个表，以获得一个单一的并列预测配置文件报告。
在增强型 RSM 设计中，我更改了一些关卡设置（即 KPIV）边界以优化设计空间。 RIE (25,75), ICP (2000,25000), Ar (0,25), 压力 (8,12)
这是否意味着您非常友好地发布的图表对于主要效果是正确的，并且我最初发布的图表显示了相互作用的正确权力？
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我为主效应模型制作了未复制的 L27，此功效假设效应至少是响应标准偏差的两倍：
我用 8 次运行增加了 L27，否则对任何设计定义都没有更改。 具有相同假设的新设计的强大之处在于：
比较设计平台产生相同的值：
注意：我必须将 Design Role 列属性从 Signal 更改为 Categorical，以便使用 Compare Designs 平台打开两个数据表。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM是的，所以当效果是叠加的而不是交互的时，Taguchi 的设计往往效果很好。 机械组装与生物化学。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM让我们看看...L27 是分数式 3 级设计。 我不相信这是一个叉积数组，所以没有用于计算信噪比的外部数组。 田口的实验哲学有一些有趣的想法：
1. 几乎所有的因果关系都是非线性的（例如，二次的）
2. 交互是噪音。
无论您是否同意这些想法，田口都强调二次效应超过二阶线性效应。 作为@P_Bartell状态，混淆是相当不稳定的。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM您是否尝试在两种设计中比较仅主效应模型？ 我记得，而且我不得不承认，自从我使用任何 L 阵列以来已经有很多年了，一旦你开始尝试估计大于一阶的效应，这些设计就会非常混乱，因为这会破坏效应估计的自由度。 您是否尝试比较两种设计的仅主效应模型？ 我认为您可能会看到仅 L27 阵列的“更多”功能更接近您的预期。
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨，马克-感谢您的回复！ 在图表比较中，田口模型中的主效应（所有这些都是活动的）KPIV（以紫色显示）应该具有比返回的更高的实验功效，否？-显然交互作用和二次方程应该返回与所示一样低的值，但是我会认为主效应会具有更高的实验能力，因为开发了田口方法来评估主效应？
回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨，马克-感谢您的回复！ 在图表比较中，田口模型中的主效应（所有这些都是活动的）KPIV（以紫色显示）应该具有更高的实验能力，不？ - 显然交互作用和二次方应该返回与所示一样低的值，但我会认为主效应会具有更高的实验能力，因为田口方法是专门为评估主效应而开发的？回复：我如何比较 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM请记住，外部阵列不计入功率。 它仅用于计算信噪比。
