DOE - “反向”模型我正在尋求進行 DOE 設計，這應該會產生“反向”模型。輸入和輸出說明：
- 實驗期間我可以控制的 6 個輸入
- 我可以在實驗期間測量 6 個輸出（但不能直接控制）
但產生的模型應該使我能夠透過測量輸出來預測輸入是什麼，從而形成「反向」模型。
在設計實驗時我需要考慮什麼嗎？
實驗設計品質和工藝工程回复：DOE - “反向”模型你好@Knekse ,
我在理論上明白你的想法，但在實踐中，這可能很難做到，因為你沒有證據或確定會有獨特的因子水平的組合給出獨特的特定的輸出（或者你有嗎？）。
僅以示例數據 Coffee Data.jmp 為例，您可以通過多種不同方式達到最佳咖啡濃度（此處為 1,30），只需兩個因素（時間和費用）：取決於費用是否低，中或高，您只需調整時間以獲得最佳的咖啡濃度。
因此，如果您唯一的信息是輸出（此處為咖啡強度），您可能不知道您是如何獲得此特定值的（使用哪種因素組合）。
而且由於您有 6 個輸入和 6 個輸出，因此復雜性可能會增加。
希望能幫助你理解我的觀點，
Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1最佳 1
Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2最佳 2
Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3最佳 3
回复：DOE - “反向”模型你好@Victor_G
感謝您的輸入。 在示例中，您將兩個輸入鏈接到一個輸出（時間和電荷到強度）。 我要做的是將 6 個輸出鏈接到每個輸入。 為了從 6 個輸出中找出各個輸入可能是什麼。 這會與您描述的咖啡示例有所不同嗎？
BR克內克塞
回复：DOE - “反向”模型你好@Knekse ,
我的意思是要提到，即使您認為因素 1 與輸出 1 相關聯，因素 2 與輸出 2 相關聯，依此類推，您的因素之間可能存在相互作用，或者只是因素導致不同的響應（因此您可能會得到一個解決方案不同的因素水平變化），也可能是你的輸出之間的相關性（所以一個輸出的變化並不獨立於另一個輸出的變化）。
如果您的觀點是將一個輸出精確地鏈接到一個因素，我會首先查看數據或創建一個 DoE 來檢查這些“獨立”假設和沒有交互的假設是否基於數據看起來可以接受和合理。
我希望這更清楚，
回复：DOE - “反向”模型你好@Victor_G
我不認為因子 1 與輸出 1 相關，恰恰相反。 我有理由相信因素 1 與所有輸出相關，其他因素也是如此。
我也希望這些因素之間有相互作用，所以這是一個非常值得記住的點。
感謝您的輸入:)
