DOE 系数的设置范围你好，
我对在设计中使用 JMP 和统计数据还很陌生，但我非常喜欢学习它！
我的问题是关于如何选择因素的范围。 假设我正在设计一个因子可以在 1 到 100 之间运行的流程。 我还“预计”最佳范围在 15-20 左右。 （假设意愿在该范围内最大化，如从 0-20 二次增加，然后在此范围内减少）。
我担心的是，当我设计 DOE 时，我会得到低、中、高条件的分散值 (0, 50, 100)，但在这种情况下，即使是 50 也预计会非常高，并且很可能是不需要的。
- 是否有理由收紧范围以使中心点接近预期，或者 JMP 仍然会提供最佳条件？ （因此我只会放弃探索的范围而不会获得任何东西）
- 是否存在何时何地不收紧或扩大区间的情况？
- 前任。最终筛选（正在探索因素的重要性）与优化 DOE
一些阅读使我相信你想要尽可能最大的范围，以便模型可以有效地在最佳值的两侧“脱落”，但我想知道你是否仍然太宽......
实验设计回复：DOE 系数的设置范围好问题， @MetaLizard62080 。
对此确实不可能给出明确的答案。 这取决于很多事情，尤其是你的目标。 在这种情况下，听起来你对最佳因子设置的位置很有信心，所以我想知道你为什么需要做这个实验。
但这里有一些事情需要注意......
范围广泛通常会提高实验检测重要效应的能力；对系统进行重大更改应该会导致测量到的响应出现巨大差异。 将范围设置得太窄可能意味着您看不到足够大的“信号”，并且它会迷失在实验的“噪音”中。
将范围设置得太宽可能意味着某些运行会导致系统完全故障并且无法测量响应数据。 当然，这并不理想。 但它仍然可能是有用的信息。
根据我的经验，人们将范围设置得太窄比太宽更常见。 因此，我通常鼓励人们大胆设定他们的因子范围。 科学家们常常认为他们比实际情况更了解这个系统。 此外，他们往往会低估噪音。
请记住，您始终可以通过更多运行来增强实验的下一阶段的更宽或更窄的范围。
我希望这有帮助，
菲尔
回复：DOE 系数的设置范围我完全同意 Phil 和他关于关卡设置的经验。请记住，您事先了解了使用 OFAT 开发的因子的最佳水平。在选择最佳级别之前，您可能需要暴露交互作用和非线性效应。
