我们使用的传统方法是在同一个实验中，在影响输出的众多输入变量中，只改变一个变量，其他变量是固定的。


传统方法的缺点:测试周期长，浪费时间，测试成本高；该方法比较粗糙，不能有效评估输入之间的交互。


能有效克服上述缺点的测试方法有:DOE


DOE取得了突破性的改进。


在规划实验时，研究如何以最有效的方式安排实验，能够有效识别多种投入因素对产出的影响；


在实验过程中，通过精确而系统地调整选定的输入因子来观察输出的变化。


实验结束后，通过对测试结果的分析，我们得到了最多的信息，得出了“哪些自变量x显著影响输出Y，这些x取什么值会使Y达到最佳值”的结论。


在分析阶段，我们用回归分析的方法对历史数据进行分析，得到相应的回归方程，得到Y和各个x之间的关系，但这种关系的获取是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成数据，很难控制适用范围和方程的精度，所以只能处于“是什么就是什么”的局面。


我们采用DOE方法，自变量往往取一些以前从未取过的值，进行精确控制，从而更广泛地探索需要研究的问题，以实现突破性的改进。


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