DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制因素我对这些东西相当陌生，所以我会定义这种情况。 请分享您对这种情况的想法。
我有两个因素（输入 A、B），它们分别直接影响因素 C 和 D（测量）。 增加 A 或 B 会导致 C 和 D 增加。 问题是，目前我正试图将 A 和 B 的好处与 C 和 D 的好处脱钩。 我尝试了 RSM DOE，其中我将 C 和 D 作为不受控制的因素。 JMP 添加了更多运行，我希望能够获得足够的变化，以便模型能够正确生成。 不幸的是，在用 C 和 D 测量值填充因子后，我评估了设计并得到了这个方差概况。 所以我相信我的这次尝试是不成功的。
如何对受其他因素直接影响的因素进行建模？
实验设计视窗回复：DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制的因素在我看来，你的“因素 C 和 D”就是 JMP 中所谓的协变量。 您可能想看看这里以获得一些额外的见解。 处理设计实验时的协变量
回复：DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制的因素抱歉，我对您使用的术语有点困惑。也许你可以澄清一下。您注意到 A 和 B 是输入变量（X）。我对你所说的C&D感到困惑？这些是响应变量（Y）还是输入变量？你称它们为测量？
如果它们是您不愿意控制的输入变量（出于多种原因），那么它们就是噪声变量。如果它们是可测量的噪声变量，那么它们实际上可以被视为协变量，正如皮特所建议的那样。如果它们是输入变量并且与 A 和 B 相关，则存在多重共线性问题。没有数学方法可以消除共线性问题。你必须使用 SME 来选择如何处理这些共线因素。选项可以包括从模型中删除一些共线项或将共线因子合并为一个合并的因素。
回复：DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制因素好吧，这是我正在研究的一条路线。 很高兴被重申这可能是前进的方向。 谢谢！
回复：DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制的因素噢，说得好。 A 和 B 都是输入（因子），我可以通过调整浓度进行物理控制。 这反过来又对 C 和 D 产生影响，这是我可以在混合后对溶液进行的测量。 C 和 D 都是已知会影响此过程的属性，因此它们本身就是因素。 我可以通过调整 A 和 B 的浓度来控制 C 和 D，或者控制 A 和 B 但允许 C 和 D 保持不受控制。 它们本质上是联系在一起的。
不过我绝对明白你的观点。 我实际上可以将 C 和 D 建模为 A 和 B 的响应。
您认为这更多地属于共线性问题吗？
两个组件（A 和 B）是不同的，但对 C 和 D 具有相同的效果。我希望我可以使用两者的组合，以确定组件本身是否本质上改进了流程，或者是否是它们的共同属性（C 和 D）关于推动改进的解决方案。
从 OFAT 的角度来看，我可能会通过调整 A 和 B 来保持 C 和 D 不变。 如果结果具有可比性，我会将 A 和 B 判定为不显着，将 C 和 D 判定为主要因素。
A1 + B1 = C + D
A2 + B2 = C + D
A3 + B3 = C + D
不过，我正在尝试对这些实验采取更多的统计方法。
感谢您一直以来的帮助！
回复：DOE - 如何使用自定义 DOE 处理直接受其他因素影响的不受控制的因素我必须承认，笼统地谈论具体情况即使不是不可能，也是非常具有挑战性的。没有提供足够的上下文。
”我实际上可以将 C 和 D 建模为 A 和 B 的响应。”那是你的实验。 C 和 D 是因素 A 和 B 的响应变量（至少这是你的解释）。由于 C 和 D 无法被明确控制/管理，因此它们不是因素。我将这些称为进程内 y (Y=f(y))。考虑效果的层次结构。 (Y=f(C,D)=g(A,B))
你的 OFAT 声明毫无意义。你不能保持 C&D 不变，你可以操纵 A&B 来管理 C&D。
其他问题是您没有考虑的不受控制的变量（测量误差、原材料变化、环境条件、加工变量等）
