明确的筛选设计 - 相关与混杂的二阶效应我见过的关于 DSD 的一句话是，对于任何 6 因子实验，完整的响应曲面都可以拟合在 3 因子内。 然而，DSD 的权衡之一是双因素相互作用与其他双因素相互作用和二次项相关，尽管它们都没有被混淆。 如果我理解正确，这至少允许我们独立估计双因素相互作用和二次项，因为它们不与任何其他二阶项“绑定”。 然而，由于这种部分相关性，分配给二阶项的实际系数可能不准确。
我的问题是：即使您能够安装完整的 RSM，使用 DSD 进行优化是否有意义？ 您对二次项或交互项的影响进行估计似乎不是最理想的，它实际上受到其他项的影响。
实验设计
