你好，
如果之前有人問過這個問題，我們深表歉意。 我在發帖前使用了搜索功能，但在這個論壇上找不到任何東西。
我正在探索 DoE 的混合模型，以便更深入地了解固定效應和隨機效應如何影響過程輸出。 但是，當我嘗試手動使用向後消除來簡化我的固定效應回歸參數時，我注意到我的參數估計的置信區間（例如：我的截距，這對我的目的很重要）變得非常寬，這也反映在探查器中的置信區間寬且不均勻。
我原以為更簡單的模型會釋放更多的自由度以實現更好的方差/標準誤差測量，從而使置信區間更小，但事實恰恰相反。 值得注意的是，當我增加隨機效應的複雜性時，這些效應會更加明顯（例如：將參數連接為隨機塊與單獨對每個隨機因子執行方差分量分析）。
請參閱下面的示例 DoE，我一直在嘗試使用模擬結果（未顯示）構建和探索：
X1 X2 和 X3 將是固定因素，而其餘的是我的示例隨機因素。
任何幫助，將不勝感激！ 到目前為止，我最好的做法似乎是保留完整的響應曲面模型，此時不探索任何逐步消除選項。
最好的，
馬特
