DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制因素我對這些東西相當陌生，所以我會定義這種情況。 請分享您對這種情況的想法。
我有兩個因素（輸入 A、B），它們分別直接影響因素 C 和 D（測量）。 增加 A 或 B 會導致 C 和 D 增加。 問題是，目前我正試圖將 A 和 B 的好處與 C 和 D 的好處脫鉤。 我嘗試了 RSM DOE，其中我將 C 和 D 作為不受控制的因素。 JMP 添加了更多運行，我希望能夠獲得足夠的變化，以便模型能夠正確生成。 不幸的是，在用 C 和 D 測量值填充因子後，我評估了設計並得到了這個方差概況。 所以我相信我的這次嘗試是不成功的。
如何對受其他因素直接影響的因素進行建模？
實驗設計視窗回复：DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制因素在我看來，你的“因素 C 和 D”就是 JMP 中所謂的協變量。 您可能想看看這里以獲得一些額外的見解。 處理設計實驗時的協變量
回复：DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制的因素抱歉，我對您使用的術語有點困惑。也許你可以澄清一下。您注意到 A 和 B 是輸入變量（X）。我對你所說的C&D感到困惑？這些是響應變量（Y）還是輸入變量？你稱它們為測量？
如果它們是您不願意控制的輸入變量（出於多種原因），那麼它們就是噪聲變量。如果它們是可測量的噪聲變量，那麼它們實際上可以被視為協變量，正如皮特所建議的那樣。如果它們是輸入變量並且與 A 和 B 相關，則存在多重共線性問題。沒有數學方法可以消除共線性問題。你必須使用 SME 來選擇如何處理這些共線因素。選項可以包括從模型中刪除一些共線項或將共線因子合併為一個合併的因素。
回复：DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制的因素好吧，這是我正在研究的一條路線。 很高興被重申這可能是前進的方向。 謝謝！
回复：DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制的因素噢，說得好。 A 和 B 都是輸入（因子），我可以通過調整濃度進行物理控制。 這反過來又對 C 和 D 產生影響，這是我可以在混合後對溶液進行的測量。 C 和 D 都是已知會影響此過程的屬性，因此它們本身就是因素。 我可以通過調整 A 和 B 的濃度來控制 C 和 D，或者控制 A 和 B 但允許 C 和 D 保持不受控制。 它們本質上是聯繫在一起的。
不過我絕對明白你的觀點。 我實際上可以將 C 和 D 建模為 A 和 B 的響應。
您認為這更多地屬於共線性問題嗎？
兩個組件（A 和 B）是不同的，但對 C 和 D 具有相同的效果。我希望我可以使用兩者的組合，以確定組件本身是否本質上改進了流程，或者是否是它們的共同屬性（C 和D）關於推動改進的解決方案。
從 OFAT 的角度來看，我可能會通過調整 A 和 B 來保持 C 和 D 不變。 如果結果具有可比性，我會將 A 和 B 判定為不顯著，將 C 和 D 判定為主要因素。
A1 + B1 = C + D
A2 + B2 = C + D
A3 + B3 = C + D
不過，我正在嘗試對這些實驗採取更多的統計方法。
感謝您一直以來的幫助！
回复：DOE - 如何使用自定義 DOE 處理直接受其他因素影響的不受控制的因素我必須承認，籠統地談論具體情況即使不是不可能，也是非常具有挑戰性的。沒有提供足夠的上下文。
”我實際上可以將 C 和 D 建模為 A 和 B 的響應。”那是你的實驗。 C 和 D 是因素 A 和 B 的響應變量（至少這是你的解釋）。由於 C 和 D 無法被明確控制/管理，因此它們不是因素。我將這些稱為進程內 y (Y=f(y))。考慮效果的層次結構。 (Y=f(C,D)=g(A,B))
你的 OFAT 聲明毫無意義。你不能保持 C&D 不變，你可以操縱 A&B 來管理 C&D。
其他問題是您沒有考慮的不受控制的變量（測量誤差、原材料變化、環境條件、加工變量等）
