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见虫卸甲 · 发表于 2020-4-22 14:16:36

生产背景：投入2种原材料，经过很长的线体设备，出来成品。
成品有一项性能评价方式：计量型。半年以来做过上百次小批量。
可能影响性能的有：每种原材料的2~3种属性，设备参数有5种以上的参数。
因子超过10个，即使排2水平DOE要做上千次，不现实。请问一下怎么筛选出跟这项性能密切相关的因子，并且得到望大目标的因子组合。
尝试过Minitab矩阵图查看历史数据的散点规律-建多元模型-筛选P值较低模型建立多元回归方程（收敛到2个主要因子的方程）-按照优化的因子组合去调整了试生产，结果还是不理想。

masptxr · 发表于 2020-4-22 17:02:25

猫小乐 · 发表于 2020-4-23 00:28:27

光从描述上分析，的确是无解的，还必须从实际的模型上分析排除掉一些因子。
也可以考虑EDA（探索性数据分析）去寻找一些规律。
如果一定要用多元建模去求望大值，从你的描述来看，很可能因素之间还应考虑方差膨胀因子，用最佳子集法（Best Subsets）应该能解决部分问题……

saber11 · 发表于 2020-4-23 08:46:30

michele_yue · 发表于 2020-4-23 09:01:53

初学 · 发表于 2020-4-23 10:17:34

一脸懵逼

DEREK-G · 发表于 2020-4-23 11:36:32

见虫卸甲 · 发表于 2020-4-23 12:39:32

猫小乐发表于 2020-4-23 00:28
光从描述上分析，的确是无解的，还必须从实际的模型上分析排除掉一些因子。
也可以考虑EDA（探索性数据分析 ...

minitab给出了几组多元模型，我手动排除P值和S偏大的，用剩下的一个模型建立回归方程，求出最佳子集，投入生产实际做出来跟期望偏差很大。

chg1555 · 发表于 2020-4-23 13:21:06

思路OK
就是没有从所有因子中找到贡献较大的因子，也即没有收敛到Y-->X关系。
如果你会用GM Red-X，有方法实现。

猫小乐 · 发表于 2020-4-23 14:08:16

见虫卸甲发表于 2020-4-23 12:39
minitab给出了几组多元模型，我手动排除P值和S偏大的，用剩下的一个模型建立回归方程，求出最佳子集，投 ...

我知道，偏差原因就是你没考虑协同关系，就是X1和X2之间的关系

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