DoE 模型評估如何影響實驗後的最終模型？嗨夥計，
我有幾個關於 DoE 的問題，可以回答嗎？太感謝了。
1）由於實驗限制，我可以手動調整中心點值例如（-1）= 10，（+1）= 12，（0）= 11。但是（0）= 11不是一個好的中心點，可以我在設計上改成10.5？這項變更將如何影響資料分析和最終模型以及模型預測？如果我在下一個實驗中使用 (0)= 11.5，同時保留 (-1)= 10，(+1)= 12，會怎麼樣？
2）收集完所有實驗資料後，模型評估中的數值（例如效能分析、混淆、預測變異數）如何影響最終模型？假設一次互動的效能僅為 = 0.2，而另一種設計效能 = 0.8，潛在的結果會是什麼？
再次感謝你。
實驗設計回复：實驗後模型評估如何影響最終模型？以下是我對您的問題的看法：
您沒有闡明具體的設計類型、全/部分因子加中心點、?-最優、田口（希望不是）或其他一些設計，所以我的答案可能會根據您的具體設計而有所改變......但通常開始：
1）你可以把“中心點”放在你喜歡的任何地方。 它將如何影響分析我的猜測，這只是一個猜測，“不多”。 特異性如何？ 您將失去一些設計空間平衡……但這通常不會破壞交易。 最終模型更多地取決於特定設計...但一般來說，您放置中心點的位置不會對最終模型結構和可估計條款產生巨大影響。
2) 在您收集數據之前確定功效、混雜、預測方差。 收集數據的行為，即執行實驗不會影響功率、混雜等。
回复：實驗後模型評估如何影響最終模型？我對您的問題的一些想法：
1. 我有點困惑……如果你能做 10 和 12 為什麼不做 11？ 您不是在嘗試“挑選獲勝者”，而是創建一個 DF 來估計設計空間上的曲率。 “好”與它無關（你怎麼知道 11 不是“好”？）。 越少居中中心點，估計的偏差越大（設計的可旋轉性越小）。 當然，你可以研究你想研究的空間的任何部分，只要意識到你正在做出妥協並可能會影響結果。 注意分析的解釋。 為什麼不做 10.5、11.5 和 12.5？
2. 我也不確定你的第二個問題，你可能覺得我的評論沒有用。 您需要在計劃階段就實驗設計做出決定。 例如：哪些影響將被分離，哪些將被混淆或部分混淆，需要創建多少實際顯著量的變異，當前的過程變異是什麼以及它有多穩定，如何處理噪聲（例如，測量誤差、原材料變化、環境條件等），當然還有樣本量（我將把這個標準留給其他人）。 您在規劃階段需要回答的許多問題目前都是未知的，並且將可能是估計的。 你所能做的就是盡職調查。 我強烈推薦制定多個 DOE 計劃並比較和對比它們的做法，評估知識獲取的潛力與執行所需的資源。 預測每一個可能的結果以及在每種情況下你會做什麼......然後運行它，分析它並將結果與預測進行比較。
回复：實驗後模型評估如何影響最終模型？1. 這是定制設計。 我們想要避免精確中心的原因是因為這是一個持續時間實驗，我們希望在晚上 8:00-5:00 的工作時間完成工作。 因為這是一個非常複雜的實驗，我們不能每天在同一時間控制實驗，所以我想知道我們是否可以調整中心點以適應我們的工作時間？
2. 我知道功效分析、聯合創建、預測方差是在數據收集之前。 我想知道這種設計如何影響最終模型。 假設一種設計中可變曲率之一的功率為 0.2，另一種設計為 0.8。 最後發現這個曲率是顯著的，這是否意味著第二個設計由於其設計中的高功率而具有狹窄的置信區間，而功率=0.2 具有非常寬的置信區間？ 我想知道設計評估如何影響最終的數據分析。 當然，最終數據不會改變模型評估的任何內容。
回复：實驗後模型評估如何影響最終模型？你好，
如果您需要弄亂“0”級別的設置，則可以。 有時 -1 和 1 之間的中間值實際上並不能很好地工作。
更改中間點的位置可能會干擾設計診斷中的方差預測，但分析並沒有那麼多。
當您單擊 DOE 設計表中的“模型”腳本運行模型時，轉到模型啟動對話框中左上角的紅色小三角菜單並關閉“居中多項式”。
功率分析取決於假設大多數人沒有足夠的信息來做出非常準確的估計，如果您使用的是默認設計，那麼它將是一個非常好的設計。 為了更好地了解你的力量，你必須進行艱苦的思考實驗。 設計評估菜單的下半部分引出了一個部分，您必須在其中猜測實驗結果。 更新時，預期係數和 RMSE 會根據猜測進行更新。 現在功率取決於可能存在多少誤差以及您的係數可能是多少。
