我这也是Deepseek给的分析, 但是跟前面那位兄弟的结论不同;P;P
关键分析
选项A（3⁶全因子设计）
缺点：试验次数高达729次，完全不符合“次数尽可能少”的要求。
结论：排除。
选项B（2⁶⁻²部分因子→全因子→响应曲面）
优点：初始使用2⁶⁻²部分因子设计（16次试验），筛选关键因子；若发现非线性，再通过响应曲面（如中心复合设计）补充试验。
适用性：分辨度可能为IV，主效应与交互作用不混杂，适合初步筛选。
缺点：若初始筛选不充分（如遗漏关键交互项），需额外试验修正。
结论：合理，但试验次数略多于选项C。
选项C（2⁶⁻³部分因子→折叠设计→全因子→响应曲面）
优点：初始试验仅8次（2⁶⁻³），必要时通过折叠设计将分辨度从III提升至IV（补充8次，共16次），再筛选关键因子。
灵活性：通过折叠设计动态调整，减少初始资源投入，更符合“次数最少”原则。
适用性：适合不确定因子是否显著混杂时，分阶段优化试验。
结论：更优选择，与选项B逻辑一致但更高效。
选项D（2⁶全因子→全因子→响应曲面）
缺点：2⁶全因子需64次试验，远超出“次数尽可能少”的要求，即使后续优化也浪费资源。
结论：排除。
争议点解析
选项B vs. C的核心差异：
B：固定使用2⁶⁻²部分因子（16次），直接筛选关键因子。
C：先2⁶⁻³（8次），必要时折叠（+8次）再筛选，总次数相同但更灵活。
关键：选项C通过分阶段操作，避免一次性投入过多试验资源，更符合题目“次数最少”的目标。
选项D为何不选：
2⁶全因子试验（64次）在第一步即违背“减少次数”原则，即使后续优化，总成本仍过高。
最终答案
正确答案为 B 和 C（BC）
选项B：适用于需稳定筛选关键因子的场景，但试验次数略多。
选项C：通过折叠设计动态调整，更灵活且试验次数更少，符合题目核心要求。
原答案BD存在逻辑偏差，选项D因试验次数过多应排除，正确答案应为BC。
本帖最后由 nanfeng36 于 2025-3-22 15:32 编辑
这道题目是考察DOE设计过程设计的是否合理, 参考下面图片; 按照这个思路做的实验设计的只有B和C, 上来就做多水平因子试验和全因子试验设计的A和D直接排除.
关键分析
选项 A（3⁶全因子）
试验次数为 729 次，显然过多，直接排除。
选项 B（2⁶⁻² → 筛选 → 全因子 → 响应曲面）
2⁶⁻² 部分因子设计：16 次试验，分辨度为 IV（可区分主效应与二阶交互作用）。
优势：初始筛选效率高，后续可针对关键因子进行全因子（如 3 个因子则 8 次）和响应曲面设计（如 CCD 需约 15 次）。
总次数：约 16+8+15=39 次，合理。
选项 C（2⁶⁻³ → 折叠 → 全因子 → 响应曲面）
2⁶⁻³ 部分因子设计：8 次试验，分辨度为 III（主效应与高阶交互作用混杂）。
折叠设计：需额外 8 次试验提升分辨度至 IV，总初始次数 16 次。
劣势：若折叠后仍无法有效筛选因子，可能导致后续设计偏差。
总次数：约 16+8+15=39 次，与 B 相近，但初始筛选风险更高。
选项 D（2⁶全因子 → 筛选 → 响应曲面）
2⁶全因子：64 次试验，次数过多，不符合 “较少试验次数” 要求，排除
正确答案应为 B 和 C。
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