实验方案设计( Design of Experiment)

实验计划法实验计划法（Design of Experiment）是关于实验、研究实验的做法和实验数据的分析处理方法的学问。

自20世纪30年代，由R. A. Fisher创立以来，无论在理论和实际上都得到了较多的研究，有了较大的发展。

在今天，工业、农业方面的实验和所有其他方面的实验，应用实验计划法已取得了很多的成果。

实验计划法作为如何高效的设计开发产品、如何改善产品的质量、如何提高生产效率等的统计分析方法，在产业界已得到广泛的应用。

在这方面已有许多成功的事例并被发表在杂志上。

实验计划法的应用近年来越来越广，但应用的主流主要在两个阶段上，一是产品的设计开发阶段（主要限于研究所和设计开发部门），另一是产品的制造阶段（主要在工厂和生产流水线上等）。

例如，在产品的设计开发阶段，应用实验计划法可完成如何对各种参数进行适当选取、如何实现产品的安定性(robust)设计等。

在制造业方面，在研究、开发/设计、制造的各个阶段，一定会进行许许多多的实验，在自然科学方面，也会进行一些与研究相关联的各种实验，因此，对于一个技术者和研究者，有必要掌握研究如何做实验、如何分析处理实验数据的实验计划法的知识。

实验计划法的重点：1、它不仅仅是一个数据分析方法。

对于一个实验目的，它可以有许许多多的实验做法，重视实验计划阶段的讨论。

2、对于数据的分析处理方法，不是简单的只给出一个处理程序，而是尽可能进行数理上的说明。

实验计划法，是以数理统计学为基础的科学手法。

从数据分析处理的角度来看，它是数理统计学的应用，作为预备知识要求了解统计手法如推定和检定方面的知识。

主要内容实验计划法单一因子实验和要因实验一部实施法和直交表实验顺序的无作伪和实验环境的管理实验数据的处理和统计分析方法一个因子实验（Ⅰ）-----完全无作伪的场合2．1 实验的做法2．2 数据的构造模型2．3 分散分析2．4 分散分析表的画法2．5 最合适水准的选择2．6 各水准的重复数不同的情况一个因子实验（Ⅱ）-----乱块法实验的做法数据的构造模型分散分析最合适水准的选择4、一个因子实验（Ⅲ）-----拉丁方格法及其他配置法的情况拉丁方格法（Latin Square）实验数据的分析（拉丁方格法）格拉考-拉丁方格法（Graeco-Latin Square）5、3个实验配置法（完全无作伪法、乱块法、拉丁方格法）的比较3个实验配置法分散分析检定的精度完全无作伪法和乱块法的效率的比较6、两个因子的要因实验2元配置—有重复的完全无作伪法的情况2元配置—有重复的乱块法的情况无重复的2元配置7、3个以上因子的要因实验（多元配置）7．1 无重复的3元配置7．2 3元配置--有重复的乱块法的情况8、分割法分割法一段分割法分割实验的优点和缺点二段分割法其它的分割实验—有重复测定9、基于直交表的实验计划—2水准的情况2水准的直交表因子间无相互作用的情况因子间有相互作用的情况（Ⅰ）因子间有相互作用的情况（Ⅱ）有非2水准因子的情况块因子的引入10、基于直交表的实验计划—3水准的情况3水准的直交表因子间无相互作用的情况因子间有相互作用的情况有非2水准因子的情况块因子的引入11、基于直交表的实验的分割法2水准的情况3水准的情况12、实验计划法实施上的注意特性值的选取方法和数据处理因子的分类实验计划的实施顺序13、平方和的分解13．1 自由度为1的平方和的分解（一般理论）13．2 本质因子的平方和的分解13．3 数量因子的平方和的分解14、参数设计安定（Robust）设计因子的分类实验的分割解析特性值的信噪比（Ⅰ）--静特性的场合解析特性值的信噪比（Ⅱ）--动特性的场合最适合水准的选择方法直交表L12、L28、L36的利用。

体系仿真中doe实验设计方法Design of experiments (DOE) is a critical method in system simulation that allows researchers to efficiently and effectively explore the effects of multiple variables on a system. DOE helps in uncovering the most influential factors affecting the system's behavior, enabling researchers to make informed decisions and optimize system performance. However, designing an effective DOE for system simulation requires careful planning, consideration of various factors, and understanding of the system under study.实验设计（DOE）是体系仿真中的一种重要方法，它允许研究人员有效地探索多个变量对体系的影响。

DOE有助于揭示影响体系行为的最具影响力因素，使研究人员能够做出明智决策并优化体系性能。

然而，为系统仿真设计有效的DOE需要仔细规划、考虑各种因素以及对所研究的系统有深入的了解。

When designing a DOE for system simulation, researchers must first clearly define the objectives of the experiment. This includes determining the specific variables to be studied, setting the desired outcomes, and establishing the criteria for success. By clearlyoutlining the goals of the experiment, researchers can ensure that the DOE is focused and will provide valuable insights into the system's behavior.在为系统仿真设计DOE时，研究人员首先必须明确定义实验的目标。

引言：DesignofExperiment（DOE）是一种用于优化和改进产品、过程和系统的统计方法。

它通过系统地变化和操纵设计因素，以确定它们对响应变量的影响，并揭示最优的设计参数或条件组合。

本文将介绍一些最经典的DOE培训资料，为读者提供有关DOE实施和应用的详细指南。

概述：DOE培训资料是以指导操作者学习和掌握DOE方法和技巧的一种教育材料。

这些培训资料通常被用于工程和科学领域，旨在培养学习者掌握实验设计的基本概念和技能。

在这些资料中，包括了从理论知识到案例分析的全方位教学内容，可帮助学员理解和应用DOE原则，并在实践中取得成功。

正文：1.DOE的基本原则和概念：介绍DOE的概念和原则，包括因素、水平、响应变量等基本术语的定义和意义；详细讲解完全随机设计、随机区组设计、区组设计等常用的DOE方法；引导读者理解DOE的核心思想，即控制变量的变化以评估因素的影响，并用统计分析方法进行数据的解读和验证。

2.DOE的实施步骤和工具：提供DOE实施的详细步骤，包括确定目标、选择合适的设计方法、设定因素和水平、设计实验方案、实施实验等；介绍常用的DOE工具，如方差分析、回归分析等，解释其在DOE中的应用和解读。

3.数据分析技巧和误差处理：引导读者学习如何处理实验数据，包括数据整理、异常值处理、数据平滑等；介绍常见的数据分析技巧，如样本量估计、假设检验、置信区间估计等，帮助读者合理解读实验结果；讨论实验误差来源及其对结果的影响，讲解如何减小误差并提高实验的可靠性。

4.DOE在产品优化和质量改进中的应用：探讨DOE在产品设计和工艺改进中的应用，如变量选择、参数优化等；通过丰富的案例研究，展示DOE在提高产品质量和降低成本方面的潜力和效果；提供实用的步骤和方法，帮助读者将DOE应用到实际项目中，并获得可观的结果。

5.DOE的局限性和扩展应用：分析DOE的局限性，包括实验设计的代表性、实验条件的限制等方面；探讨基于DOE的进一步改进和扩展，如优化设计、鲁棒设计等；引导读者思考如何在特定领域中应用DOE方法，实现更加精确和高效的研究或生产过程。

design exp回归试验因子设计试验设计(Design Of Experiment,简称DOE)，是研究和处理多因子与响应变量关系的一种方法。

它通过合理地挑选试验条件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而建立响应与因子之间的函数关系，或者找出总体最优的改进方案。

最基本的试验设计方法是全因子试验法，需要的试验次数最多，其它试验设计方法均以“减少试验次数”为目的，例如部分因子试验、正交试验、均匀试验等。

从上个世纪20年代育种科学家费雪(RonaldFisher)在农业试验中首次提出DOE的概念，DOE已经历了90多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。

然而，由于专业统计分析的复杂性和各行各业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。

其实，DOE绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为各类工程技术人员的好朋友、好帮手。

一、为何要进行试验设计在进行6西格玛项目的改进阶段时，我们经常需要面对的一个问题是：在相当多的可能影响输出Y的自变量X中，确定哪些自变量确实显著地影响着输出，如何改变或设置这些自变量的取值会使输出达到最佳值?我们传统使用的方法：将影响输出的众多输入变量在同一次试验中只变化一个变量，其他变量固定。

传统方法的缺点：试验周期长，浪费时间，试验成本高;试验方法粗糙，不能有效评估输入间的相互影响。

可以有效克服上述缺点的试验方法是：DOE试验策划时，研究如何以最有效的方式安排试验，能有效识别多个输入因素对输出的影响；试验进行时，通过对选定的输入因素进行精确、系统的人为调整来观察输出的变化情况；试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些自变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。

我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。

但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。

DOE试验设计化繁为简七步搞定DOE试验设计的名气很大，大到做质量，做生产，做开发的大多数朋友都听说过。

DOE试验设计又很难，难到很少有人完全说得清楚它。

DOE试验设计 (Design Of Experiment, 统称 DOE) ，是科研和处理多因子与初始化失败自变量关系的这类方法。

DOE试验设计依据合理地挑选试验规范，分派试验，并依据对试验数据统计的分析，从而建立初始化失败与指数正中间的涵数关系，或者寻找总体最优控制的改进方案。

DOE试验设计第一步：确定指导思想大家依据控制图、机械故障分析、因果报应分析、失效分析、专业能力分析等工具的运用，或者是马上事实上工作上的反映，会计算一些关键的难点点，它最能体现某一指标值或基本参数不能考虑到大家的规定，但是针对那么的难点，大家将会运用一些简单的方法实质就无法解决，此时大家将会就会想到实验设计方案。

对于运用实验设计方案解决的难点，大家最开始要定义好试验的目的，除此之外解决1个什么的难点，难点我们一起造成了什么的损害，是否有一切的缘故可用实验设计方案方法的运作，大家知道实验设计方案必不可少开销较多的资源可以进行，而且对于机械制造业企业，实验设计方案的进行会乱掉原先的生产加工稳定次序，因而确定试验目的和试验必要性是关键的日常任务。

随着试验指导思想的确定，大家还必不可少定义试验的指标值和接受的型号规格，那么大家的试验才有方向和检验试验获得成功的度量指标值。

DOE试验设计第二步：剖析流程关注流程，使大家理应具备的下意识，好似大家的很多企业做水平对比同样，经常会有一个错误观点，就是只讲着重点放进利益点上，而忽略了对流程特性的对比，实验设计方案的展开相同必不可少建立在流程的多方面剖析基础当中。

任何1个难点的导致，经常出现它的原因，事儿的好坏、基本参数的基因变异、特性的欠缺等等等经常出现这一特点，而诸多原因一般就装有于导致难点的流程当中。

流程的定义非常的关键，过短的流程将还会扔下掉显著的原因，过长的流程终究会导致资源的铺张浪费。

DOE出自 MBA智库百科(/)DOE（Design of Experiment,试验设计）目录[隐藏]∙ 1 什么是DOE∙ 2 为什么需要DOE∙ 3 DOE的基本原理∙ 4 DOE实验的基本策略∙ 5 DOE的步骤∙ 6 DOE的作用∙7 DOE的方法[编辑]什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher 是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。

[编辑]为什么需要DOE∙要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；∙要对生产过程选择最合理的工艺参数时；∙要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；∙要缩短新产品之开发周期时；∙要提高现有产品的产量和质量时；∙要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。

另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。

[编辑]DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。

所谓重复，意思是基本试验的重复进行。

重复有两条重要的性质。

第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。

这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。

第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。

如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。

DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。

实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究,Dr.Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者,但后续努力集其大成,而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者,则非Dr.Taguchi(田口玄一博士)莫属。

二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。

另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。

三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。

策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。

因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。

策略三：证实最佳生产条件有再现性。

试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。

在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。

试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。