回复：有人可以推薦美國能源部的在線課程或數學書籍嗎？你好@loganshawn ,
您可以從 JMP 提供的優秀資源開始，以結合學習和實踐：
實驗設計入門套件 | JMP 入門
統計思維 (STIPS) - 免費在線統計課程 | JMP
實驗設計（DOE）課程| JMP
實驗設計 | JMP
關於書籍推薦，您可能對 Peter Goos 和 Bradley Jones 的“實驗的優化設計，案例研究方法”感興趣。
希望對你有幫助
回复：有人可以推薦美國能源部的在線課程或數學書籍嗎？我同意提供的所有參考資料@Victor_G . 但是，如果您的重點是數學，那麼創建設計（經典、最佳、混合，以及伴隨的技術，如分塊，實際上是所有 DOE 系列類型）和分析都有數學基礎。 因為很多數學取決於精確的建模方法。 普通最小二乘背後的數學與名義邏輯回歸非常不同。 或者如何使用相關的建模方法，如逐步回歸。 又是不同的數學。 所以要做好準備。
在沒有先以圖形方式探索您的實驗結果之前，永遠不要去建模。 所以我也建議學習所有這些技術。 坦率地說，這正是 JMP 大放異彩的地方……確定數學就在那裡……但通過設計，JMP 試圖將數學保留在後台，讓您在視覺上進行探索。 相信我……在 SAS 與 JMP 的開發人員和編碼人員一起工作……他們忘記了比我所知道的更多的統計數據……他們得到了正確的“數學”。
除了數學，如果你是 DOE 的新手，我也會嘗試尋找一位對 DOE 有更深入和更廣泛理解的導師。 讀書和做在線練習是一回事……實際上是另一種動物在做這件事，所以找個人在路上牽著你的手。
我希望這有幫助？
回复：有人可以推薦美國能源部的在線課程或數學書籍嗎？你好@loganshawn ,
來自的建議@P_Bartell和@Victor_G非常好。
我要補充一點，這取決於你想走多深。 許多關於 DOE 的書籍（包括 Cornell 和 Goos&Jones）都涉及到一些更高級的數學，包括矩陣數學。 而且您還需要了解與數學不同的統計數據。
然而，我的觀點是，人們可以理解 DOE 的重要原則，而無需進入困難的數學或統計學。 我寫一系列博客文章，用簡單的術語解釋 DOE . 這可能對你有用。
我希望這會有所幫助，
菲爾
有人可以為 DoE 推薦在線課程或數學書籍嗎？我正在閱讀 John Cornell 的 A Primer on Experiments with Mixtures。 然而，40頁後我迷路了。 我希望我能理解它背後的數學原理。 誰能推荐一些在線課程或書籍來幫助我理解 DoE 的數學？在不了解背景原理的情況下使用JMP作為工具不滿意，在不了解不同模型原理的情況下對分析結果沒有信心。 謝謝
美國能源部
