好奇问题：如何解释具有 >3 维的 DoE 因子设置立方体。尊敬的 JMP 专家，
我有一个非常普遍而且可能很愚蠢的问题。
绘制 DoE 计划后，我通常使用 3D 散点图来检查因子设置。
对于2个因素来说很容易理解，对于3个因素，可以使用2D平面来可视化实验空间，并且可以使用立方体来可视化实验空间。
从理论上来说：现在 4 因子设计到 n 因子设计的几何表示是什么？
每个因子有两个因子设置（仅阶乘点）的简单 4 因子实验设计是超正方体吗？
希望这个问题不太愚蠢，但这将有助于向非能源部专家解释实验空间。
提前致谢！
数据探索和可视化实验设计回复：好奇问题：如何解释具有 >3 维的 DoE 因子设置立方体。嗨@DualARIMACougar ：我通常看到它显示这样的内容。对于更高的维度，继续前进......尽管图片可能会很快变得很大。
回复：好奇问题：如何解释具有 >3 维的 DoE 因子设置立方体。嗨@DualARIMACougar ，
好吧，由于我们实际上无法生成超过 3 维的事物的绘图，因此尝试显示更大维的 DOE 将具有挑战性，但我不会将 4 因子 DOE 视为超正方体，因为三个轴组成立方体的三个维度是 DOE 设计空间中的四个因素中的三个，因此立方体中的额外立方体仍然位于这三个维度的 DOE 设计空间中。
在我看来，尤其是在向非 DOE 专家解释 DOE 时，实际上最好将事物保留为二维图。因此，如果您有 3 个因素，您可以绘制 X1 与 X2、X1 与 X3 以及 X2 与 X3 的图。同样，对于 4 个因子，对于 n 因子 DOE，它将是 X1/X2、X1/X3、X1/X4、X2/X3、X2/X4、X3/X4 等。您可以看到，随着因子数量的增加，图的数量增加得很快。大多数人经常发现二维图表更容易理解，有时 3D 散点图可能会让观看者感到有点困惑和不知所措，特别是当图表是静态的并且人们无法转动散点图时。 2D 只是让事情变得更容易理解。好处是，使用图形生成器，您可以在 X 轴或 Y 轴上放置多个不同的列（因子），因此您可以在单个图形中绘制多个图。
希望这可以帮助！，
DS
