Y是离散怎样做DOE
我们现在注塑件有个产品外观老是达不到要求，材料换了几种，机台也换了，我想尝试DOE找到主因，以前是连续性数据的，现在是离散属性类数据，应该用logistict回归分析，这个没做过不太懂，有谁做过Y是离散数据的DOE，分享下思路和路径，谢谢 Jean210620 发表于 2023-7-17 09:52DOE（Design of Experiments）是一种统计方法，用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响，以及如 ...
感谢分享 DOE（Design of Experiments）是一种统计方法，用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响，以及如何优化这些因素。在离散情况下，DOE可以用于设计实验以获得所需的离散结果。
以下是一些离散DOE的常用步骤：
确定目标：首先，需要确定要优化的目标，例如，提高产品的质量、减少生产时间等。
制定实验计划：根据目标，设计实验计划，包括实验因素、水平、重复次数等。在离散情况下，通常采用全因子实验或部分因子实验来覆盖所有可能的组合。
执行实验：按照实验计划进行实验，并记录结果。在离散情况下，结果可能是二进制或分类数据。
分析结果：对实验结果进行分析，确定哪些因素对结果产生了显著影响。在离散情况下，可以使用卡方检验或方差分析等统计方法进行数据分析。
优化：根据分析结果，确定优化方向，并重新设计实验以获取更好的结果。在离散情况下，可以通过调整因素水平或采用其他优化算法（如遗传算法等）进行优化。
需要注意的是，离散DOE的结果可能受到多种因素的影响，包括样本大小、实验水平、重复次数等。
因此，在实验过程中需要充分考虑这些因素，并进行适当的调整和优化，以确保结果的准确性和可靠性。 你要有一定的数据量，才能分析 学习学习
这玩意儿个人看法，不喜勿喷：
1.数据量至少100个，最好250个以上。
2.是对产生的probablity的数据进行回归分析。
3.但是影响Logistic回归模型中参数估计效果的因素有很多，比如因变量与自变量之间关系的强度、自变量之间的相关性（即共线性）等，谨慎使用，谨慎分析符合实际的结论。 看一下蓝皮书，或许有帮助。 来看答案的:lol Jean210620 发表于 2023-7-17 09:52
DOE（Design of Experiments）是一种统计方法，用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响，以及如 ...
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