如何找到适合 20 多个因素的最佳设计大家好，
我对整个能源部都很陌生，所以如果这个问题非常幼稚，请原谅我。 我正在尝试找出适用于我的实验的最佳模型类型。 我有 20 多个因素需要结合，我的目标是收集四个时间点，找到这些因素的最佳组合。
实际上，我需要找到因素数量最少的最佳组合。
我会尽力更好地解释这一点。 按照这个实验的进展，我可以预期这些因素中的每一个都会对样本产生一定的积极影响。 所以这会给我一个最终的最佳组合，很可能包含所有 20 多个因素。 这就是我试图避免的，我需要用最少的因素得到最好的回应。
预先感谢任何可以提供帮助的人
问候
伊拉里亚
高级统计建模内容组织数据混合和清理实验设计质量和工艺工程回复：如何找到适合 20 多个因素的最佳设计除了来自的评论@statman和@ian_jmp既然您说您是“能源部新手”，我强烈建议您找到一个面对面的资源来作为本研究的指导，该资源对能源部有深入而丰富的了解。 首先，你面临着一个实际问题。 独自一人直接进入 DOE 可能不是最佳方法，因为您缺乏 DOE 流程知识，并且可能缺乏手头的系统。 明智的向导可以通过提出无数问题来提供帮助，这些问题最终可能导致以能源部为中心的调查。 我建议从那里开始。 像 JMP 用户社区这样的讨论论坛并不是真正旨在提供这种更深层次的协作。 也许您公司有人愿意提供帮助？
回复：如何找到适合 20 多个因素的最佳设计我的想法：
意识到选择什么“工具”或设计的建议取决于许多因素和特定情况。 在我看来，你想要的是测试而不是实验。 测试用于“选出获胜者”。 实验用于了解因果结构。 如果您确实想了解正在发生的情况并找到影响最大（并且对预测最有用）的因素，这通常需要多次迭代。 始终从假设开始，了解每个因素如何以及为何导致响应的变化。 一般来说，在处理 >15 个因素时，我倾向于采用定向抽样计划（变异研究的组成部分）来比较 x 组（样本内、样本间等组成部分）并评估测量组成部分。 抽样是深入了解具有大量变量的过程的有效方法。 从 CoV 研究中表现出最大影响力的因素中选择用于初步筛选实验的因素。 最终开发一个模型（模型开发可以通过多种方式完成，但我再次偏向泰勒级数方法）。 稀缺性、等级制度和遗传性原则是迭代时有用的指南。
回复：如何找到适合 20 多个因素的最佳设计我确信人们需要更多细节才能提供一些指导。 如果您刚刚开始接触这个主题，我强烈建议您看一下我们的“解决工业问题的统计思维”在线课程（这是免费的，并且您不需要在本地安装 JMP）。
即使在这个早期阶段，可能值得一提的是，能源部的黄金法则之一是“如果你想知道一个因素的影响，你需要改变这个因素”。 所以我只是有点担心你的“这就是我试图避免的......”评论（但我可能误解了）。
