有沒有辦法利用過去的DOE並從中獲取信息，以獲得更好的未來DOE模型？請參閱主題行中的問題。 想知道是否有一種方法可以匯總過去DOE構造中的數據，並使用它為利用相同因素和水平的未來DOE提供更多見解？
我想像將需要一些R或仿真，但是比每次必須從頭開始創建新的DOE超級有用。
分析工具數據表美國能源部腳本編寫回复：是否有辦法利用過去的DOE並從中獲取信息，以獲得更好的未來DOE模型？這是我的兩分錢...我歡迎評論：
從某種意義上說，您可能要描述的是順序實驗的過程，以此作為解決問題的指導原則。 如果是這樣，則有關這一過程的文獻很多。 我建議您先閱讀Box，Hunter和Hunter的前幾章“實驗者的統計資料”。 實際上，順序實驗設計的所有從業者都始終將早期實驗與後續實驗結合起來。 用這種方法根本不吵架。 根據我的經驗，這是以DOE為中心的調查最有效的問題解決過程。
如果您真正想要的是將兩個或多個實驗設計合併為一個“所有實驗之母”，然後進行分析，則此方法充滿了許多陷阱和注意事項。 並非每一個成分實驗的假設，實驗目的和目標都可能與……“母親”啟發式調查的假設，目的和目標不一致。 因此，除了使用“母親”實驗進行探索性數據分析之外，我將不敢再做任何其他事情。
回复：是否有辦法利用過去的DOE並從中獲取信息，以獲得更好的未來DOE模型？我沒有2美分可加@P_Bartell很棒的帖子，但這是一分錢。 我是順序DOE策略的支持者。 實際上，我認為在您的第一個實驗中您已經選擇了所有最重要的因素，並在最佳水平和超過適當的噪聲（推論）下進行了測試，這很荒謬。 它效率更高，而且我認為PLAN在順序工作上也可以長期有效（這也適用於抽樣）。 您設計的第一個設計是幫助設計更好的實驗！ 考慮一下您認為從先前的實驗中學到的知識（這些經驗如何增加了您對現象的理解？），但是您意識到那些實驗可能是在完全不同的推理空間中執行的。
