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试验设计(DOE)方法及其关键工具

试验设计(DOE)方法及其关键工具 2011年12月03日 来源： 在实际的质量改进、产品研发、工艺优化、六西格玛和科学研究工作中，我们经常需要通过建立定量的模型来研究输入因素和输出因素之间、或者自变量和响应变量之间的关系，例如研究太阳能电池板的光电特性和其光电转换率之间的关系，化学材料的成分和加工工艺对其化学特性如溶解度、抗氧化性的影响等等。研究这类问题最好的方法就是我们特意地改变输入因素或者自变量，然后观察输出因素或者响应变量发生了怎样的变化，而如果对输入因素或自变量的改变是根据一个事先设计的科学方案（而不是盲目操作或仅凭经验）来积极地进行的，那将是帮助我们获得和理解有用信息的最好方法。然而，在大多数实际问题中都存在两个或以上个输入因素或自变量，那种一次只改变一个变量的试验方案本质上是没有任何用处的。为了用合适的方法揭示多个输入因素或自变量是如何共同对输出因素或响应变量产生影响的，我们就需要使用试验设计方法（DOE: Design Of Experiments）。试验设计方法就是以合适的方案来科学地规划试验，在尽可能节省试验成本的情况下获得关于输入变量如何影响输出变量的尽量多的信息。它通常包括试验方案设计和试验结果分析两个部分。下面，我们以SAS公司的JMP软件为例，简单介绍一下试验设计方法及其关键工具。JMP软件的试验设计平台堪称目前最先进、最全面、最灵活的试验设计方案，它集成了下述所有试验设计方法。关于JMP的具体情况可以参考JMP官方网站: >

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