有没有办法利用过去的DOE并从中获取信息，以获得更好的未来DOE模型？请参阅主题行中的问题。 想知道是否有一种方法可以汇总过去DOE构造中的数据，并使用它为利用相同因素和水平的未来DOE提供更多见解？
我想象将需要一些R或仿真，但是比每次必须从头开始创建新的DOE超级有用。
分析工具数据表美国能源部脚本编写回复：是否有办法利用过去的DOE并从中获取信息，以获得更好的未来DOE模型？这是我的两分钱...我欢迎评论：
从某种意义上说，您可能要描述的是顺序实验的过程，以此作为解决问题的指导原则。 如果是这样，则有关这一过程的文献很多。 我建议您先阅读Box，Hunter和Hunter的前几章“实验者的统计资料”。 实际上，顺序实验设计的所有从业者都始终将早期实验与后续实验结合起来。 用这种方法根本不吵架。 根据我的经验，这是以DOE为中心的调查最有效的问题解决过程。
如果您真正想要的是将两个或多个实验设计合并为一个“所有实验之母”，然后进行分析，则此方法充满了许多陷阱和注意事项。 并非每一个成分实验的假设，实验目的和目标都可能与……“母亲”启发式调查的假设，目的和目标不一致。 因此，除了使用“母亲”实验进行探索性数据分析之外，我将不敢再做任何其他事情。
回复：是否有办法利用过去的DOE并从中获取信息，以获得更好的未来DOE模型？我没有2美分可加@P_Bartell很棒的帖子，但这是一分钱。 我是顺序DOE策略的支持者。 实际上，我认为在您的第一个实验中您已经选择了所有最重要的因素，并在最佳水平和超过适当的噪声（推论）下进行了测试，这很荒谬。 它效率更高，而且我认为PLAN在顺序工作上也可以长期有效（这也适用于抽样）。 您设计的第一个设计是帮助设计更好的实验！ 考虑一下您认为从先前的实验中学到的知识（这些经验如何增加了您对现象的理解？），但是您意识到那些实验可能是在完全不同的推理空间中执行的。
