对 DOE 拟合模型的两个最优解进行统计检验JMP社区的各位好，
我有一个包含 48 次试验的 DOE（设计实验），其中有 3 个连续因子（每个因子 3 个水平）和 1 个分类因子（称为材料，2 个水平）。我希望最大化响应变量（称为产量），分别针对材料 1 和材料 2。我有充分的理由相信这两种材料的产量不同，而且它们的响应曲面也不同。因此，我设计了一个包含所有响应曲面项及其与材料交互项的模型；该模型包含 20 个项以及截距。
我的目标是同时找到两种材料的最佳设置，并决定使用哪种材料。最直接的方法是在每个级别锁定材料，并最大化其性能，从而得到两种材料的最佳设置。然后，我可以比较这些预测结果。
我正在寻找关于如何更正式地检验材料差异的指导，理想情况下最好能得出置信区间。我应该使用自定义测试吗？我是否应该比较两个最优解下的集成预测结果？
我试图用这种方法回答的问题之一是“材料 1 是否比材料 2 好 15%？”我的想法是估计预测最优值差异的置信区间，并查看该区间是否包含我的验收标准。我知道解决这个问题有几种不同的方法，例如比较预测的最大产量，或者比较特定因素范围内的平均产量。非常感谢大家对此问题的其他想法。
罗伯特
回复：DOE拟合模型中两个最优解的统计检验您可以使用多重比较功能，并自定义估算值。只需为每种材料定义最佳条件下的估算值即可。
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