实验设计（DOE）
使用系统数据收集的计划实验
被动数据收集导致统计建模中的许多问题。观察到的响应变量的变化可能与观察到的个体变化相关但不是由观察到的变化因素（过程变量）。多种因素的同时变化可能会产生难以分解为个体效应的相互作用。观察可能取决于数据，而数据模型认为它们是独立的。
设计的实验解决了这些问题。在设计的实验中，积极操纵数据生产过程以提高信息质量并消除冗余数据。所有实验设计的一个共同目标是尽可能地收集数据，同时提供足够的信息来准确估计模型参数。
职能
话题
- 完整的阶乘设计
所有治疗的设计
- 分数阶乘设计
精选治疗的设计
- 响应表面设计
二次多项式模型
- 使用六个Sigma技术的设计改善发动机冷却风扇
此示例显示了如何使用定义，测量，分析，改进和控制（DMAIC）的六西格码方法的设计来改善发动机冷却风扇的性能。
- D-最佳设计
最小差异参数估计值
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美洲
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