謝謝@J_Asscher和@菲爾_凱對於本次會議，以及所有參加的用戶！
影片:
民調問題的結果：
聊天中討論仍在繼續：
問：您是否始終接受預設的整區數量？ 你會增加它嗎？
A1:確實非常有用，但有時建模會出現一些問題
A2：如果您希望對難以改變的因素的主要影響進行更強大和更精確的估計，則可能必須增加整圖的數量
Q：透過分組實驗來運行標準設計意味著什麼？它可以被接受嗎？
A1：您可能有潛伏的變數影響您的回應，例如時間、溫度、操作員等......並且錯誤不再是隨機的（它可能對應於「區塊變更」引起的變化），這可能隱藏一些重要因素或揭示與潛在變量相關的不重要的變量
A2：想像一下，如果您製作兩個區塊，並且在第一個區塊中，X1 為 -1，而在第二部分中，X1 為 +1。 如果你有一個隱藏效應礦石，某些東西會隨著時間的推移而退化，並且會隨著時間的推移而增加，那麼這個效應就會歸因於X1，即使它不是。 這可能會導致錯誤的模型。
會議期間分享了一些進一步的資訊：
- 分割圖白皮書： https://www.stat.purdue.edu/~kuczek/stat514/Split%20plot%20example.pdf
- 在 LinkedIn 上關注 Phil： #DOEbyPhilKay
- 在 LinkedIn 上關注 Victor Guiller： https://www.linkedin.com/in/victorguiller/
