如何找到適合 20 多個因素的最佳設計大家好，
我對整個能源部都很陌生，所以如果這個問題非常幼稚，請原諒我。 我正在嘗試找出適用於我的實驗的最佳模型類型。 我有 20 多個因素需要結合，我的目標是收集四個時間點，找到這些因素的最佳組合。
實際上，我需要找到因素數量最少的最佳組合。
我會盡力更好地解釋這一點。 按照這個實驗的進展，我可以預期這些因素中的每一個都會對樣本產生一定的正面影響。 所以這會給我一個最終的最佳組合，很可能包含所有 20 多個因素。 這就是我試圖避免的，我需要用最少的因素得到最好的回應。
預先感謝任何可以提供幫助的人
問候
伊拉里亞
進階統計建模內容組織資料混合與清理實驗設計品質和工藝工程回覆：如何找到適合 20 多個因素的最佳設計除了來自的評論@statman和@ian_jmp既然您說您是“能源部新手”，我強烈建議您找到一個面對面的資源來作為本研究的指導，該資源對能源部有深入而豐富的了解。 首先，你面臨一個實際問題。 獨自一人直接進入 DOE 可能不是最佳方法，因為您缺乏 DOE 流程知識，並且可能缺乏手頭上的系統。 明智的嚮導可以透過提出無數問題來提供幫助，這些問題最終可能導致以能源部為中心的調查。 我建議從那裡開始。 像 JMP 用戶社群這樣的討論論壇並不是真正旨在提供這種更深層的協作。 也許您公司有人願意幫忙？
回覆：如何找到適合 20 多個因素的最佳設計我的想法：
意識到選擇什麼「工具」或設計的建議取決於許多因素和特定情況。 在我看來，你想要的是測試而不是實驗。 測試用於“選出獲勝者”。 實驗用於了解因果結構。 如果您確實想了解正在發生的情況並找到影響最大（並且對預測最有用）的因素，這通常需要多次迭代。 始終從假設開始，了解每個因素如何以及為何導致反應的變化。 一般來說，在處理 >15 個因素時，我傾向於採用定向抽樣計劃（變異研究的組成部分）來比較 x 組（樣本內、樣本間等組成部分）並評估測量組成部分。 抽樣是深入了解具有大量變數的過程的有效方法。 從 CoV 研究中表現出最大影響力的因素中選擇用於初步篩選實驗的因素。 最終開發一個模型（模型開發可以透過多種方式完成，但我再次偏向泰勒級數方法）。 稀缺性、等級制度和遺傳性原則是迭代時有用的指南。
回覆：如何找到適合 20 多個因素的最佳設計我確信人們需要更多細節才能提供一些指導。 如果您剛開始接觸這個主題，我強烈建議您看一下我們的“解決工業問題的統計思維”線上課程（這是免費的，您不需要在本地安裝 JMP）。
即使在這個早期階段，可能值得一提的是，能源部的黃金法則之一是「如果你想知道一個因素的影響，你需要改變這個因素」。 所以我只是有點擔心你的“這就是我試圖避免的......”評論（但我可能誤解了）。
