我如何在 JMP 中使用 DOE 来模拟过程输入对方差的影响问候 JMP 社区，
我的“快速”问题是查找有关如何在 JMP 中设计和分析用于模拟输入和方差输出之间关系的 DOE 的信息？
典型的实验设计用于对过程的平均输出建模，以确定重要输入（筛选设计）并可能量化效果（响应面模型）。 我看到越来越需要能够模拟模型因素如何与从每次运行测量的多个观察结果创建的方差项相关。 抽样分布不同，因为标准偏差通常遵循卡方而不是正态分布（用于均值）。 这些设计可能是资源密集型的，因为实验的目标通常是能够量化效果并优化模型以最小化运行中的差异。 我假设非线性 DOE 可能是可行的方法，我对有关在哪里可以找到更多信息和任何示例的任何提示感兴趣。
美国能源部回复：我如何在 JMP 中使用 DOE 来模拟过程输入对方差的影响谢谢菲尔。
由于需要重复，我预计即使是少数因素所需的运行也不会微不足道。 我将利用提供的链接来组合一些试验设计。
回复：我如何在 JMP 中使用 DOE 来模拟过程输入对方差的影响这应该是一个很好的起点：
http://www.jmp.com/support/help/Loglinear_Variance_Models.shtml
“笔记：估计要求很高，因为他们需要大量设计良好、拟合良好的数据。 你需要比你实际需要更多的数据来拟合方差。”
问候，
菲尔
