DOE 的因子筛选,首先使用全因子模型,可使用MINITAB的因子筛选模块。因子筛选本身就是线性回归的运用,可以先使用一般线性回归模型(仅有一次项,无交互),通过方差分析的F检验,判断线性模型是否显著,残差是否正常。 可根据F检验P值,剔除掉不显著因子后再次执行筛选。此时确认决定系数(R²或Adj R²),确认模型解释度是否达到您的期望。如显决定系数较低,可能是因子不足或者考虑增加二次项或因子交互效应,此时可考虑使用逐步法进行筛选。最终结果以决定系数,F检验结果和残差分析进行判断模型是否充足有效。以上供参考。