Пассивный сбор данных приводит ко многим проблемам в статистическом моделировании. Наблюдаемые изменения в переменной отклика могут коррелироваться с, но не вызываться, наблюдал изменения в отдельном factors (переменные процесса). Одновременные изменения в нескольких факторах могут произвести взаимодействия, которые трудно разделить на отдельные эффекты. Наблюдения могут зависеть, в то время как модель данных полагает, что они независимы.
Разработанные эксперименты решают эти проблемы. В разработанном эксперименте производящим процессом данных активно управляют, чтобы улучшить качество информации и устранить избыточные данные. Общая цель всех экспериментальных планов состоит в том, чтобы собрать данные максимально экономно при предоставлении достаточной информации, чтобы точно оценить параметры модели.
Например, простая модель ответа y в эксперименте с двумя управляемыми факторами x 1 и x 2 может выглядеть так:
Здесь ε включает и экспериментальную ошибку и эффекты любых неконтролируемых факторов в эксперименте. Условиями β 1x1 и β 2x2 является main effects и термин β 3x1x2, является двухсторонний interaction effect. Разработанный эксперимент систематически управлял бы x 1 и x 2 при измерении y, с целью точной оценки β 0, β 1, β 2, и β 3.
