如何最有效地利用时间是一项挑战。在工业实验中，你常常需要了解时间的影响，以及时间的影响如何随其他因素而变化。
在设计好的实验中，你需要在每次实验开始时设定输入因子。这样，在实验过程中，就可以相对轻松地在多个时间点对响应进行采样和测量。如果你使用了自动日志记录系统，就能获得更多关于响应随时间变化的数据。
看起来似乎很容易利用这些数据构建一个模型，从而了解你需要的信息。你想要的仅仅是响应曲线的剖面图，其中时间是底部的一个“X”轴。然而，时间与其他“X”轴不同，因为你没有在每次运行开始时设置它。这种看似细微的差别却引发了许多问题。
能否像处理其他实验设计因素一样，直接将时间作为效应加入模型？是否需要担心违反普通最小二乘回归的假设？为每个时间点创建一个单独的模型是否更稳妥？
