考虑 DOE 中的标准偏差我做了一个 DOE，定制设计了 6 次运行。这 2 个因素是连续的，响应 Y 的单位是 %。当我得到 Y 的结果时，标准偏差非常大。因此，如果我只输入平均值，我相信它不会公正地反映设计预测。那么我可以做什么来添加这些标准差以供模型考虑以获得更好的预测。
实验设计回复：考虑 DOE 中的标准偏差你能发布一个例子吗？
听起来您对 6 次运行中的每一次都进行了重复测量？
除非您想在 JMP Pro 中使用混合模型分析数据，否则一个不错的选择是使用重复测量的平均值和对数转换的标准差作为 Y。
重复的均值利用中心极限定理，让您能够更好地估计噪声系统，而标准差可让您查看设计空间中是否存在噪声较小的部分。
回复：考虑 DOE 中的标准偏差除了@Byron_JMP的建议之外，您还可以使用通过分析 > 拟合模型提供的LogLinear Variance平台。
因素范围是否足够宽以引起巨大的影响？
回复：考虑 DOE 中的标准偏差没有足够的信息/上下文来提供具体建议。响应变量到底是什么？ ％ 什么？例如，对于理解特定的故障机制，％良率并不是非常有用的响应（有很多因素可能导致良率问题）。正如拜伦所建议的，您如何计算标准差？这在治疗变异范围内吗？如果是这样，则标准差正在量化治疗中噪声变化的影响。您可能肯定想知道模型效应是否会影响这一点。另外，正如 Byron 所建议的，您将能够对 2 个响应进行建模：均值（精度更高，因为这将减少治疗内的噪声）和标准差（或您选择的任何变换）。
