DoE 模型评估如何影响实验后的最终模型？嗨伙计，
我有几个关于 DoE 的问题，您能回答一下吗？太感谢了。
1）由于实验限制，我可以手动调整中心点值例如（-1）= 10，（+1）= 12，（0）= 11。但是（0）= 11不是一个好的中心点，可以我在设计上改成10.5？这一变化将如何影响数据分析和最终模型以及模型预测？如果我在下一个实验中使用 (0)= 11.5，同时保留 (-1)= 10，(+1)= 12，会怎么样？
2）收集完所有实验数据后，模型评估中的值（例如功效分析、混淆、预测方差）如何影响最终模型？假设一次交互的功效仅为 = 0.2，而另一种设计功效 = 0.8，潜在的结果会是什么？
再次感谢你。
实验设计回复：实验后模型评估如何影响最终模型？以下是我对您的问题的看法：
您没有阐明具体的设计类型、全/部分因子加中心点、?-最优、田口（希望不是）或其他一些设计，所以我的答案可能会根据您的具体设计而有所改变......但通常开始：
1）你可以把“中心点”放在你喜欢的任何地方。 它将如何影响分析我的猜测，这只是一个猜测，“不多”。 特异性如何？ 您将失去一些设计空间平衡……但这通常不会破坏交易。 最终模型更多地取决于特定设计...但一般来说，您放置中心点的位置不会对最终模型结构和可估计条款产生巨大影响。
2) 在您收集数据之前确定功效、混杂、预测方差。 收集数据的行为，即执行实验不会影响功率、混杂等。
回复：实验后模型评估如何影响最终模型？我对您的问题的一些想法：
1. 我有点困惑……如果你能做 10 和 12 为什么不做 11？ 您不是在尝试“挑选获胜者”，而是创建一个 DF 来估计设计空间上的曲率。 “好”与它无关（你怎么知道 11 不是“好”？）。 越少居中中心点，估计的偏差越大（设计的可旋转性越小）。 当然，你可以研究你想研究的空间的任何部分，只要意识到你正在做出妥协并可能会影响结果。 注意分析的解释。 为什么不做 10.5、11.5 和 12.5？
2. 我也不确定你的第二个问题，你可能觉得我的评论没有用。 您需要在计划阶段就实验设计做出决定。 例如：哪些影响将被分离，哪些将被混淆或部分混淆，需要创建多少实际显着量的变异，当前的过程变异是什么以及它有多稳定，如何处理噪声（例如，测量误差、原材料变化、环境条件等），当然还有样本量（我将把这个标准留给其他人）。 您在规划阶段需要回答的许多问题目前都是未知的，并且将可能是估计的。 你所能做的就是尽职调查。 我强烈推荐制定多个 DOE 计划并比较和对比它们的做法，评估知识获取的潜力与执行所需的资源。 预测每一个可能的结果以及在每种情况下你会做什么......然后运行它，分析它并将结果与预测进行比较。
回复：实验后模型评估如何影响最终模型？1. 这是定制设计。 我们想要避免精确中心的原因是因为这是一个持续时间实验，我们希望在晚上 8:00-5:00 的工作时间完成工作。 因为这是一个非常复杂的实验，我们不能每天在同一时间控制实验，所以我想知道我们是否可以调整中心点以适应我们的工作时间？
2. 我知道功效分析、联合创建、预测方差是在数据收集之前。 我想知道这种设计如何影响最终模型。 假设一种设计中可变曲率之一的功率为 0.2，另一种设计为 0.8。 最后发现这个曲率是显着的，这是否意味着第二个设计由于其设计中的高功率而具有狭窄的置信区间，而功率=0.2 具有非常宽的置信区间？ 我想知道设计评估如何影响最终的数据分析。 当然，最终数据不会改变模型评估的任何内容。
回复：实验后模型评估如何影响最终模型？你好，
如果您需要弄乱“0”级别的设置，则可以。 有时 -1 和 1 之间的中间值实际上并不能很好地工作。
更改中间点的位置可能会干扰设计诊断中的方差预测，但分析并没有那么多。
当您单击 DOE 设计表中的“模型”脚本运行模型时，转到模型启动对话框中左上角的红色小三角菜单并关闭“居中多项式”。
功率分析取决于假设大多数人没有足够的信息来做出非常准确的估计，如果您使用的是默认设计，那么它将是一个非常好的设计。 为了更好地了解你的力量，你必须进行艰苦的思考实验。 设计评估菜单的下半部分引出了一个部分，您必须在其中猜测实验结果。 更新时，预期系数和 RMSE 会根据猜测进行更新。 现在功率取决于可能存在多少误差以及您的系数可能是多少。
