回复：有人可以推荐美国能源部的在线课程或数学书籍吗？你好@loganshawn ,
您可以从 JMP 提供的优秀资源开始，以结合学习和实践：
实验设计入门套件 | JMP 入门
统计思维 (STIPS) - 免费在线统计课程 | JMP
实验设计（DOE）课程| JMP
实验设计 | JMP
关于书籍推荐，您可能对 Peter Goos 和 Bradley Jones 的“实验的优化设计，案例研究方法”感兴趣。
希望对你有帮助
回复：有人可以推荐美国能源部的在线课程或数学书籍吗？我同意提供的所有参考资料@Victor_G . 但是，如果您的重点是数学，那么创建设计（经典、最佳、混合，以及伴随的技术，如分块，实际上是所有 DOE 系列类型）和分析都有数学基础。 因为很多数学取决于精确的建模方法。 普通最小二乘背后的数学与名义逻辑回归非常不同。 或者如何使用相关的建模方法，如逐步回归。 又是不同的数学。 所以要做好准备。
在没有先以图形方式探索您的实验结果之前，永远不要去建模。 所以我也建议学习所有这些技术。 坦率地说，这正是 JMP 大放异彩的地方……确定数学就在那里……但通过设计，JMP 试图将数学保留在后台，让您在视觉上进行探索。 相信我……在 SAS 与 JMP 的开发人员和编码人员一起工作……他们忘记了比我所知道的更多的统计数据……他们得到了正确的“数学”。
除了数学，如果您是 DOE 的新手，我也会尝试寻找一位对 DOE 有更深入和更广泛理解的导师。 读书和做在线练习是一回事……实际上是另一种动物在做这件事，所以找个人在路上牵着你的手。
我希望这有帮助？
回复：有人可以推荐美国能源部的在线课程或数学书籍吗？你好@loganshawn ,
来自的建议@P_Bartell和@Victor_G非常好。
我要补充一点，这取决于你想走多深。 许多关于 DOE 的书籍（包括 Cornell 和 Goos&Jones）都涉及到一些更高级的数学，包括矩阵数学。 而且您还需要了解与数学不同的统计数据。
然而，我的观点是，人们可以理解 DOE 的重要原则，而无需进入困难的数学或统计学。 我写一系列博客文章，用简单的术语解释 DOE . 这可能对你有用。
我希望这会有所帮助，
菲尔
有人可以为 DoE 推荐在线课程或数学书籍吗？我正在阅读 John Cornell 的 A Primer on Experiments with Mixtures。 然而，40页后我迷路了。 我希望我能理解它背后的数学原理。 谁能推荐一些在线课程或书籍来帮助我理解 DoE 的数学？在不了解背景原理的情况下使用JMP作为工具不满意，在不了解不同模型原理的情况下对分析结果没有信心。 谢谢
美国能源部
