实验设计(DOE)
有计划的实验与系统的数据收集
被动的数据收集导致了统计建模中的一些问题。观察到的响应变量的变化可能与观察到的个体变化相关，但不是由其引起因素(流程变量)。多个因素的同时变化可能产生相互作用，这些相互作用很难分离成单独的影响。观测值可能是相互依赖的，而数据模型则认为它们是独立的。
设计好的实验解决了这些问题。在设计好的实验中，数据产生过程被主动操纵，以提高信息质量，消除冗余数据。所有实验设计的共同目标是尽可能地收集数据，同时提供足够的信息来准确估计模型参数。
功能
主题
- 全因子设计
所有治疗方案的设计
- 分数因子设计
选定处理的设计
- 响应面设计
二次多项式模型
- 用六西格玛技术改进发动机冷却风扇设计
这个例子展示了如何通过六西格玛设计方法，使用定义、测量、分析、改进和控制来改善发动机冷却风扇的性能。
- D-Optimal设计
最小方差参数估计
