使用 DOE 進行 OFAT 實驗只是想知道，如果您正在進行 OFAT（一次一個因素實驗）實驗，使用 DOE 是否有用？與僅進行掃描和迴歸分析相比，您是否能從能源部獲得更多統計資料？
進階統計建模消費者與市場研究數據探索和視覺化實驗設計預測建模和機器學習回覆：使用 DOE 進行 OFAT 實驗Victor 列出了為什麼要進行多因素實驗與 OFAT 的優秀清單：OFAT 的推理空間極其狹窄。 OFAT 期間所有其他因素必須保持不變。 狹窄的推理空間會對您推斷目前研究以外的結果的信心產生負面影響。
回覆：使用 DOE 進行 OFAT 實驗你好@LogitPorcupine1 ,
如果您的系統中有多個因素，我不明白為什麼您不使用 DoE 而不是 OFAT 方法。
與 OFAT 相比，DoE 有許多好處，以下是一些：
- 有限的（並提前計劃/控制！）實驗數量，
- 可以研究交互作用和非線性效應，
- 用於解釋或預測反應變化的數學模型，
- 高效率（資訊與實驗次數），
- 錯誤在設計空間中平等/同質地共享，
- 創建約束/客製化設計的可能性
- 透過「增強」和許多可能的策略的迭代過程：您可以從篩選主效應開始，然後檢查交互作用，最後建立一個強大的響應面模型來準確預測您的反應，...
使用 JMP 學習 DoE 有很多資源，以下是一些：
實驗設計介紹套件| JMP 入門
統計思維 (STIPS) - 免費線上統計課程 |聯合管理計劃
實驗設計（DOE）課程|聯合管理計劃
實驗設計|聯合管理計劃
您也可以查看 Nature 上這篇非常好的文章，以了解使用 DoE 的好處，以避免實驗空間中出現「空白點/區域」（圖 2）：實驗設計 (DoE) 方法加速銅介導的芳基錫烷 18F 氟化反應的最佳化科學報告 (nature.com)
希望這能幫助您的反思和理解，
