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Y是离散怎样做DOE

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发表于 2023-7-16 13:37:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
我们现在注塑件有个产品外观老是达不到要求,材料换了几种,机台也换了,我想尝试DOE找到主因,以前是连续性数据的,现在是离散属性类数据,应该用logistict回归分析,这个没做过不太懂,有谁做过Y是离散数据的DOE,分享下思路和路径,谢谢
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发表于 2023-7-18 23:40:39 | 显示全部楼层
Jean210620 发表于 2023-7-17 09:52
DOE(Design of Experiments)是一种统计方法,用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响,以及如 ...

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发表于 2023-7-17 09:52:40 | 显示全部楼层
DOE(Design of Experiments)是一种统计方法,用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响,以及如何优化这些因素。在离散情况下,DOE可以用于设计实验以获得所需的离散结果。
以下是一些离散DOE的常用步骤:

确定目标:首先,需要确定要优化的目标,例如,提高产品的质量、减少生产时间等。
制定实验计划:根据目标,设计实验计划,包括实验因素、水平、重复次数等。在离散情况下,通常采用全因子实验或部分因子实验来覆盖所有可能的组合。
执行实验:按照实验计划进行实验,并记录结果。在离散情况下,结果可能是二进制或分类数据。
分析结果:对实验结果进行分析,确定哪些因素对结果产生了显著影响。在离散情况下,可以使用卡方检验或方差分析等统计方法进行数据分析。
优化:根据分析结果,确定优化方向,并重新设计实验以获取更好的结果。在离散情况下,可以通过调整因素水平或采用其他优化算法(如遗传算法等)进行优化。
需要注意的是,离散DOE的结果可能受到多种因素的影响,包括样本大小、实验水平、重复次数等。
因此,在实验过程中需要充分考虑这些因素,并进行适当的调整和优化,以确保结果的准确性和可靠性。

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发表于 2023-7-17 08:45:40 | 显示全部楼层
你要有一定的数据量,才能分析

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发表于 2023-7-17 09:29:22 | 显示全部楼层
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发表于 2023-7-17 09:46:40 | 显示全部楼层

这玩意儿个人看法,不喜勿喷:
1.数据量至少100个,最好250个以上。
2.是对产生的probablity的数据进行回归分析。
3.但是影响Logistic回归模型中参数估计效果的因素有很多,比如因变量与自变量之间关系的强度、自变量之间的相关性(即共线性)等,谨慎使用,谨慎分析符合实际的结论。

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发表于 2023-7-17 10:37:22 | 显示全部楼层
看一下蓝皮书,或许有帮助。

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发表于 2023-7-17 11:16:35 | 显示全部楼层
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发表于 2023-7-17 21:19:56 | 显示全部楼层
Jean210620 发表于 2023-7-17 09:52
DOE(Design of Experiments)是一种统计方法,用于确定哪些因素会对过程或产品的性能产生显著影响,以及如 ...

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