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士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》
揭开DOE(试验设计)的神秘面纱之一--DOE就在你身边
DOE，即试验设计(DesignOfExperiment)，是研究和处理多因子与响应变量关系的
一种科学方法。它通过合理地挑选试验条件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而找
出总体最优的改进方案。从上个世纪20年代费雪(RonaldFisher)在农业试验中首次提出
DOE的概念，到六西格玛管理在世界范围内的蓬勃发展，DOE已经历了80多年的发展历
程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。
然而，由于专业统计分析的复杂性和各行各业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变
为可望而不可及的空中楼阁。其实，DOE绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为
各类工程技术人员的好朋友、好帮手。本文将以一个日常生活中的小案例为线索，结合操作
便捷的专业统计分析软件JMP，帮助大家揭开DOE的神秘面纱，了解DOE的执行过程，
自由自在地建立属于自我的DOE空间。
场景:相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花
的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。这两种情况都是生
产过程中的质量缺陷。这里，我们基于六西格玛软件JMP来实现我们的目标：寻找使用微
波炉加工一包爆玉米花的更佳程序。凭借经验，我们很容易就能确定重要因子的合理范围：
加工爆玉米花的时间（介于3至5分钟之间）
微波炉使用的火力（介于5至10档之间）
使用的玉米品牌（A或B）
在爆玉米花时，我们希望所有（或几乎所有）的玉米粒都爆开了，没有（或很少）玉米
粒未爆开。因此玉米玉米的的爆爆开个数开个数是最终关注的重点。
第1步：定义响应和因子（如图一所示）
图一定义响应和因子
第2步：定义因子约束（如图二所示）
根据经验，你知道：不能在试验中长时间高火力加工爆玉米花，因为这样会烧焦某些玉米粒。
士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》
不能在试验中短时间低火力加工爆玉米花，因为这样只有少数玉米粒爆开。所以要限制试验，
以使加工时间加上微波炉火力小于等于13，但大于等于10。
图二定义因子约束
第3步：添加交互作用项（如图三所示）
我们可以推测：与爆开玉米比例相关的任意因子效应可能取决于某些其它因子的值。例
如，品牌A时间变化的效应可能大于或小于使用品牌B相同时间变化的效应。这种因子表
现出的协同效应统称为二因子交互作用。我们决定在爆玉米花加工过程的先验模型中纳入所
有可能的二因子交互作用。
图三添加交互作用项
第4步：确定试验次数（如图四所示）
根据在模型中添加的效应，执行试验需要一定的试验次数。我们可以使用最小值、建议值，
也可以指定试验次数，只要其值大于最小值。本例中，我们将使用默认的试验次数16。
图四确定试验次数
第5步：指定输出表格（如图五所示）
生成的数据表保留了随机化的特性，显示了我们应该运行试验的顺序，首先在7级火
力下将第一包B牌的玉米加工3分钟，然后在5级火力下将B牌玉米加工5分钟，依次
进行。
士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》
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