引言：试验设计（DOE）、符号、术语
一、试验设计（DOE）、符号、术语
响应变量——一个被观测和测量的输出量。
因素——一个可控的或不可控的输入变量。
部分因素试验设计——只考虑全部因素所有可能组合的一部分。如果正在研究许多因素，通过小投入即可获得所需信息。
全因素试验设计——在检验水平检查所有可能的因素组合。全因素试验设计是一种试验策略，允许我们完全地回答大部分问题。2水平的全因素试验设计的通用符号是：2k=运行次数。
水平——一个因素特定的值设置。
影响——当试验条件变化时，响应变量的变化。
相互作用——它发生于一个因素对响应变量的作用取决于另一个因素的设置时。
重复——在一种试验设置下，运行几个样本。
复制——复制一个时间序列的整个试验，每次运行时采用不同的设置。
随机化——一种用于在整个试验区或散布干扰变量影响的技术。对不同的因素水平组合，使用随机数来确定试验运行的顺序或进行试验设备分配。
分辨率——对于不同水平的相互作用，结果需要多少灵敏度。
运行——试验设计中收集数据时一项设置。例如，一个2水平3因素的全因素试验设计的运行次数是23=8。
试验——见运行部分。
处理组合——见运行部分。
二、设计术语
在大多数软件中，每个因素在实验中会自动分配一个字母，如A、B、C等。
任何标注了一个字母的结果只与那个变量有关。
相互作用的影响用相应因素的字母标记：
“双因素”相互作用（二阶影响）
AB，AC，AC，BC，....
“三因素”相互作用（三阶影响）
ABC，ACD，BCD，BCG，....
小贴士：寻找主要影响和二阶影响（一个因素与另一个因素的相互作用）是常见的 ，而在某些类型的试验中寻找三阶影响（如化学过程）却是不常见的。然而，高阶相互作用非常显著（这被称为“稀少的影响”）是罕见的。Minitab和其他程序可以计算高阶影响，但总的来说，这样的影响很不重要，而且在分析中可以被忽略。
响应变量——一个被观测和测量的输出量。
因素——一个可控的或不可控的输入变量。
部分因素试验设计——只考虑全部因素所有可能组合的一部分。如果正在研究许多因素，通过小投入即可获得所需信息。
全因素试验设计——在检验水平检查所有可能的因素组合。全因素试验设计是一种试验策略，允许我们完全地回答大部分问题。2水平的全因素试验设计的通用符号是：2k=运行次数。
水平——一个因素特定的值设置。
影响——当试验条件变化时，响应变量的变化。
相互作用——它发生于一个因素对响应变量的作用取决于另一个因素的设置时。
重复——在一种试验设置下，运行几个样本。
复制——复制一个时间序列的整个试验，每次运行时采用不同的设置。
随机化——一种用于在整个试验区或散布干扰变量影响的技术。对不同的因素水平组合，使用随机数来确定试验运行的顺序或进行试验设备分配。
分辨率——对于不同水平的相互作用，结果需要多少灵敏度。
运行——试验设计中收集数据时一项设置。例如，一个2水平3因素的全因素试验设计的运行次数是23=8。
试验——见运行部分。
处理组合——见运行部分。
二、设计术语
在大多数软件中，每个因素在实验中会自动分配一个字母，如A、B、C等。
任何标注了一个字母的结果只与那个变量有关。
相互作用的影响用相应因素的字母标记：
“双因素”相互作用（二阶影响）
AB，AC，AC，BC，....
“三因素”相互作用（三阶影响）
ABC，ACD，BCD，BCG，....
小贴士：寻找主要影响和二阶影响（一个因素与另一个因素的相互作用）是常见的 ，而在某些类型的试验中寻找三阶影响（如化学过程）却是不常见的。然而，高阶相互作用非常显著（这被称为“稀少的影响”）是罕见的。Minitab和其他程序可以计算高阶影响，但总的来说，这样的影响很不重要，而且在分析中可以被忽略。
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