如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨 - 我最近一直在嘗試比較 2 個模型的實驗能力，以在比較設計選項卡中評估一個模型相對於另一個模型的優勢。 一個是合併的 L27 田口陣列。 另一個是增強模型，其中包括原始 L27 田口數據和增強設計選項卡中生成的 8 次額外運行。 我的實驗功率圖沒有將合併的 L27 主效應功率排名高到足以讓我相信這個數字是正確的，但是增強功率看起來是正確的。 對於獲得 L27 Taguchi 的正確功率以進行比較，我將不勝感激。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我想知道是否可以再次運行比較以顯示一個圖表，該圖表報告了兩個模型的主要影響、交互作用和二次曲線（我們預計田口會掉下來）
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我不能說你做了什麼。 我只是展示了 L27 和增強型 L27 的“蘋果對蘋果”設計比較，用於相同的因素和模型定義。
響應的性質與設計比較無關。 它是在設計實驗時定義的，以方便您。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨-感謝您的所有回复。
非常感謝您在模型之間進行比較。 我對田口 L27 使用了 2 次重複。
最初的 L27 運行 4 個級別，每個級別具有 3 個級別設置。 RIE (W) (0, 50, 75)。 ICP (W) (1600, 1800, 2000)。 Ar (0, 25, 50) 和壓力 (mT) (8,10,12)。
我再次運行 L27（重複 2 次），即總共運行兩次。 首先，為了獲得蝕刻速率 (ER) 的最佳情況 KPOV 預測（最大值是最佳均值，最大值是最佳信噪比）。 第二個 L27 對 Ra（算術粗糙度平均值）重複 2 次（其中最小值是最佳平均值，最大值是最佳情況下的信噪比）。 然後我加入了這兩個表，以獲得一個單一的並列預測配置文件報告。
在增強 RSM 設計中，我更改了一些關卡設置（即 KPIV）邊界以優化設計空間。 RIE (25,75), ICP (2000,25000), Ar (0,25), 壓力 (8,12)
這是否意味著您非常友好地發布的圖表對於主要效果是正確的，並且我最初發布的圖表顯示了相互作用的正確權力？
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM我為主效應模型製作了未復制的 L27，此功效假設效應至少是響應標準偏差的兩倍：
我用 8 次運行增加了 L27，否則對任何設計定義都沒有更改。 具有相同假設的新設計的強大之處在於：
比較設計平台產生相同的值：
注意：我必須將 Design Role 列屬性從 Signal 更改為 Categorical，以便使用 Compare Designs 平台打開兩個數據表。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM是的，所以當效果是疊加的而不是交互的時，Taguchi 的設計往往效果很好。 機械組裝與生物化學。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM讓我們看看...L27 是分數式 3 級設計。 我不相信這是一個叉積數組，所以沒有用於計算信噪比的外部數組。 田口的實驗哲學有一些有趣的想法：
1. 幾乎所有的因果關係都是非線性的（例如，二次的）
2. 交互是噪音。
無論您是否同意這些想法，田口都強調二次效應超過二階線性效應。 作為@P_Bartell狀態，混淆是相當不穩定的。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM您是否嘗試在兩種設計中比較僅主效應模型？ 我記得，而且我不得不承認，自從我使用任何 L 陣列以來已經有很多年了，一旦你開始嘗試估計大於一階的效應，這些設計就會非常混亂，因為這會破壞效應估計的自由度。 您是否嘗試比較兩種設計的僅主效應模型？ 我認為您可能會看到僅 L27 陣列的“更多”功能更接近您的預期。
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨，馬克-感謝您的回复！ 在圖表比較中，田口模型中的主效應（所有這些都是活動的）KPIV（以紫色顯示）應該具有比返回的更高的實驗功效，否？-顯然交互作用和二次方程應該返回與所示一樣低的值，但是我會認為主效應會具有更高的實驗能力，因為開發了田口方法來評估主效應？
回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM嗨，馬克-感謝您的回复！ 在圖表比較中，田口模型中的主效應（所有這些都是活動的）KPIV（以紫色顯示）應該具有更高的實驗能力，不？ - 顯然交互作用和二次方應該返回與所示一樣低的值，但我會認為主效應會具有更高的實驗能力，因為田口方法是專門為評估主效應而開發的？回复：我如何比較 DOE 模型 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM請記住，外部陣列不計入功率。 它僅用於計算信噪比。
