exponenta event banner

Проектирование экспериментов (DOE)

Планирование экспериментов с систематическим сбором данных

Пассивный сбор данных приводит к ряду проблем в статистическом моделировании. Наблюдаемые изменения в переменной ответа могут быть коррелированы с наблюдаемыми изменениями отдельных факторов (переменных процесса), но не вызваны ими. Одновременные изменения нескольких факторов могут вызывать взаимодействия, которые трудно разделить на отдельные эффекты. Наблюдения могут быть зависимыми, в то время как модель данных считает их независимыми.

Разработанные эксперименты направлены на решение этих проблем. В рамках разработанного эксперимента осуществляется активное манипулирование процессом получения данных в целях повышения качества информации и устранения избыточных данных. Общей целью всех экспериментальных проектов является сбор данных как можно более скрупулезно, обеспечивая при этом достаточную информацию для точной оценки параметров модели.

Функции

развернуть все

ff2nДвухуровневый полный факториальный дизайн
fullfactПолный факториальный дизайн
fracfactДробный факториальный дизайн
fracfactgenГенераторы дробного факторного проектирования
bbdesignКонструкция «Коробка» (Box) - Behnken
ccdesignЦентральная композитная конструкция
candexchD-оптимальный дизайн из набора кандидатов с использованием обменов рядами
candgenФормирование набора кандидатов
cordexchОбмен координатами
daugmentD-оптимальное увеличение
dcovaryD-оптимальный дизайн с фиксированными ковариатами
rowexchОбмен строк
rsmdemoДемонстрация интерактивной поверхности ответа
lhsdesignОбразец латинского гиперкуба
lhsnormОбразец латинского гиперкуба из нормального распределения
haltonsetНабор квазирандомных точек Halton
qrandstreamПостроить поток квазислучайных чисел
sobolsetКвазирандомный точечный набор Соболь
interactionplotГрафик взаимодействия для сгруппированных данных
maineffectsplotГрафик основных эффектов для сгруппированных данных
multivarichartДиаграмма Multivari для сгруппированных данных
rsmdemoДемонстрация интерактивной поверхности ответа
rstoolИнтерактивное моделирование поверхности отклика

Темы

Полный факториальный дизайн

Дизайн для всех процедур

Дробные факторные конструкции

Проекты для выбранных обработок

Проекты ответной поверхности

Квадратичные модели многочленов

Усовершенствование вентилятора охлаждения двигателя с использованием технологии Six Sigma

В этом примере показано, как повысить производительность вентилятора охлаждения двигателя с помощью подхода Design for Six Sigma с использованием команд Define, Measure, Analyze, Improve и Control (DMAIC).

D-оптимальные конструкции

Оценки параметров минимальной дисперсии