對 DOE 擬合模型的兩個最優解進行統計檢驗JMP社群的各位好，
我有一個包含 48 次試驗的 DOE（設計實驗），其中有 3 個連續因子（每個因子 3 個水平）和 1 個分類因子（稱為材料，2 個水平）。我希望最大化反應變數（稱為產量），分別針對材料 1 和材料 2。我有充分的理由相信這兩種材料的產量不同，而且它們的響應曲面也不同。因此，我設計了一個包含所有響應曲面項及其與材料交互項的模型；該模型包含 20 個項以及截距。
我的目標是同時找到兩種材料的最佳設置，並決定使用哪種材料。最直接的方法是在每個層級鎖定材料，並最大化其性能，從而得到兩種材料的最佳設定。然後，我可以比較這些預測結果。
我正在尋找關於如何更正式地檢驗材料差異的指導，理想情況下最好能得出置信區間。我應該使用自訂測試嗎？我是否應該比較兩個最優解下的整合預測結果？
我試圖用這種方法回答的問題之一是「材料 1 是否比材料 2 好 15%？」我的想法是估計預測最優值差異的置信區間，並查看該區間是否包含我的驗收標準。我知道解決這個問題有幾種不同的方法，例如比較預測的最大產量，或比較特定因素範圍內的平均產量。非常感謝大家對此問題的其他想法。
羅伯特
回覆：DOE擬合模型中兩個最適解的統計檢驗您可以使用多重比較功能，並自訂估算值。只需為每種材料定義最佳條件下的估算值即可。
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