因素和反應都是絕對的你好：
當所有因素和反應都是明確的時，分析重要因素的適當方法是什麼。
我正在研究噪音的製造問題，其中有四個因素
A：加熱，等級是和否（一半樣品將加熱）
B：水浸，等級是和否（一半樣品將浸入水中）
C：材料，舊的和新的等級（一半的組件由不同的材料製成）
D：靜態運動，等級是和否（在執行實際高速測試之前，一半的組件將緩慢循環）
答：Noise Yes 和 No.（我們會在元件高速測試時看看是否有雜訊）
我試圖了解哪些單獨因素或因素組合會導致組件運動產生噪音。我應該遵循什麼方法。
非常感謝您的幫忙。
進階統計建模實驗設計回覆：因素和回應都是絕對的嗨@VarunK正如您所描述的，這是一個多重邏輯回歸。我的問題是關於因子設定。有 ar 2^4 = 16 種可能的因素組合。其中每一個如何在資料中複製？即，它是否平衡（每個組合代表相同的次數），或不平衡？如果是的話，每組重複多少次？如果不是，請詳細說明不平衡情況。僅僅知道「一半的樣本將是 X」是不夠的（這取決於哪一半......因為並非所有的一半都是平等的）。例如，如果加熱的一半與浸入水中的一半相同，那麼您就沒有希望將 A 的效果與 B 的效果分開； A和B將會徹底困惑。
可以在此處找到多元邏輯迴歸的起點。
https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/correlation-and-regression/multiple-logistic-regression.html
回覆：因素和回應都是絕對的謝謝您的回覆MRB3855，
DOE 是平衡的。
不幸的是，我們只有 20 個樣本，因此不會重複。
有一個重複的半階乘或不帶重複的全階乘，哪個比較好？
我將瀏覽您共享的連結。
非常感謝您的幫忙。
回覆：因素和回應都是絕對的你好@VarunK ：“什麼會更好，有複製的半階乘或沒有複製的全階乘？”
嗯……像往常一樣，這取決於。如果您只預期主效應（也許還有一些雙向交互作用），則複製 1/2 分數。完整的階乘沒有任何真正的錯誤（來自重複）。全階乘情況下的「誤差」來自高階交互作用。此外，邏輯模型的區分可能具有挑戰性；通常，樣本量需要很大（因此您有很大的誤差自由度）才能根據因子設定的變化檢測 Prob(Noise=Yes) 的變化。因此，以簡約和複製的名義，我傾向於複製 1/2 分數。其他人可能不同意…
回覆：因素和回應都是絕對的我對我的評論表示歉意，如果它們不適用，您可以忽略它們，但我很困惑為什麼您採用了幾個應該是連續因素並決定將它們視為絕對因素？當你這樣做時，你就會失去效率和效力。
熱：在 2 個不同溫度下改變熱量
水：改變 2 個不同水位的水
移動：以 2 個不同等級的速度改變速度
唯一的類別是材料類型。
另外，我可能不明白你的回答，但如果你所說的噪音是指聲音，那麼這當然可以用連續的尺度來測量（例如分貝、波長）
當您嘗試對效果進行建模時，連續變數對於 DOE 來說要好得多。具有分類變數的模型非常有限。
回覆：因素和回應都是絕對的謝謝您的回复，斯塔曼：
你對噪音的看法是對的。我觀察到某些部分有很大的摩擦噪音，因此想了解問題所在。
聲級中沒有定義被視為噪音的標準。我們站在一定的距離，決定是否要吵鬧。
我只能將熱量更改為連續因子，例如室溫和加熱溫度（我將加熱一半的樣品，另一半不會加熱，所以基本上是室溫）。
我將一半的樣品浸泡在水中，另一半則沒有。我相信熱+水可以對噪音產生影響
運動：在執行實際測試之前，我將循環一半的零件，而其他零件則不會循環。
