DOE 代碼和未編碼的因子級別你好：
我有一個關於 DOE 的問題，其中包含代碼和未編碼的因素等級。
假設我們有三個因素。 每個因素都是連續的而不是類別變數。 我們應該使用每個等級的實際值，即150、250、350，還是編碼值，即-1、0、1？ 選擇背後的原因是什麼？ 其他因子包含幅度差異較大的水平，即2.4e-16， 2.4e-17、2.4e-18 和 24e6、28.8e6。
真摯地，
TK
回覆：DOE 代碼和未編碼的因子級別您在設計實驗時輸入實際值來指定因子範圍。 假設範圍相當寬——足以產生很大的效果。 這些水平出現在您執行的設計矩陣 D 的列中。 迴歸分析通常在製作模型矩陣 X 之前對因子水平進行編碼，這會將 D 矩陣中的列（您所做的）擴展為估計列（您想知道的）。 編碼在幾個方面有利於分析：
- 參數估計值具有可比較性。它們獨立於相關的尺度（單位）。
- 參數估計是可解釋的。 使用實際值估計時的截距是所有因子均為零時的反應。 這意味著什麼？ 透過編碼，截距是設計原點（中心）的平均反應。 其他參數仍表示因子變化 1 個單位的反應變化，但在編碼空間中，1 個單位變化是範圍的一半。 將估計值加倍，這就是整個因子範圍內反應的變化。
- 參數估計不相關或最小相關。 這為顯著性檢定保留了力量。
回覆：DOE 代碼和未編碼的因子級別感謝馬克幫忙解釋這個概念。 回歸模型表中有一個新欄位「Uncoded Estimates」。 您能否展示這些未編碼估計值是如何決定的？ 它們似乎沒有在顯示完整迴歸模型方程式的參數表達式視窗中使用。
回覆：DOE 代碼和未編碼的因子級別您在哪裡可以看到“未編碼估算”列？ 你是怎麼讓它出現的？
您應該能夠透過先刪除編碼列屬性並再次運行模型來匹配這些估計值。 以下是基於範例資料資料夾中的拉伸資料的插圖。 以下是預設產生的編碼估計：
以下是刪除編碼列屬性後的估計值：
（請注意，這些因素仍然居中，但沒有縮放。）
