admin 管理员组文章数量: 1087139
2024年4月16日发(作者：框架设计图片)
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，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
s
2
是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。这一点的实际含义是，
如果n=1，如果2个处理的
y
1
= 145，和
y
2
= 147，这时我们可能不能作出2个
处理之间有没有差异的推断，也就是说，观察差147-145=2可能是试验误差的结
果。但如果n合理的大，试验误差足够小，则当我们观察得
y
1
随机化是试验设
计使用统计方法的基石。
所谓随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行的次序，都是随机
地确定的。统计方法要求观察值（或误差）是独立分布的随机变量。随机化通常
能使这一假定有效。把试验进行适当的随机化亦有助于“均匀”可能出现的外来
因素的效应。
区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的一个
部分，相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。区组化牵涉到在每个
区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。
[编辑]
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）
版权声明：本文标题：DOE(Design of Experiment,试验设计) 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1713200052a623571.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论