从您的 DOE 测试中做出最佳预测大家好，
我刚刚完成了一个包含 3 个因素的 DOE 测试，结果只有 1 个因素具有统计显着性，也就是对响应有影响。 （意味着剩余因素没有影响/对系统噪声的影响太小）
- 一些预研究和 DOE 结果表明噪声为 ~0.3
这是预测分析器
我正在尝试使用此结果来预测响应 & 我正在考虑 2 个选项，我不知道哪个是正确的方法
- 选项 1：使用 DOE 的分析器并通过添加系统噪声进行预测。 意思是我使用预测公式的平均值并添加随机噪声
- 选项 2：我使用响应的置信区间并从系统中添加噪音。 添加 CI 范围并添加噪音时，我创建了一个新的分析器。 （我认为这个可以更好地预测真实系统）
所以谁能告诉我哪种方式对我来说是正确的。
我有什么更好的方法吗？
多谢
美国能源部回复：根据您的 DOE 测试做出最佳预测不幸的是，我不太了解您的情况，无法提供好的建议。 你想用你的研究回答什么问题？ 您是否对模型预测未来流程实际结果的效果感兴趣？ 你想提高模型预测未来的能力吗？ 没有一种方法可以使用您的数据进行预测。 我们缺少一些相关信息（例如，设计和实验的运行方式，RSquare-RSquare Adjusted）。 "是什么意思一些预研究和 DOE 结果表明噪音约为 0.3"。 0.3 是响应变量标准差的估计值吗？ 随着时间的推移，这是否一致？是很多还是那么小（我没有上下文）。
这是我的想法：
1. 首先，忽略统计显着性，响应变量是否有实际显着变化？ 这可以由中小企业来回答。
2. 是否有任何因素在响应变量中表现出实际显着的变化？
3. 你有没有确定实验过程中的噪音是什么？ 在未来条件的实验过程中变化的噪音有多具有代表性？
4、对于那些无关紧要的因素，水平设置的大胆程度如何？ 水平是否平衡？
5. 您是否保存并绘制了残差？ 他们是否满足 NID（均值、方差）假设？
同样，我不知道你的情况，但你可以从保存的预测公式开始，“随时间”运行该过程，评估模型的准确性和精度，然后评估残差。 或者尝试你描述的每一种方法，看看哪一种给出更好的结果？
