因子2kdoe是一种实验设计的方法，具有两个级别(1/-1)的因子。
1.全因子2KDOE。
全因子2KDOE是DOE 实验设计针对所有因子的方法。例如，如果有四个因素需要设计，2K=24=16次。
2.2K除法因子DOE。
部分2K因子DOE是对全因子DOE进行部分实验的DOE。它进一步简化了DOE实验的次数，提高了工作效率，节约了实验成本和新产品开发的实验周期，为新产品定型和尽快进入市场提供了实验方法。
正交试验是采用标准正交表的多因素多水平试验方法。也是优化测试方法之一，可以用较少的实验次数找到最优的实验条件，从而产生最优的设计方案，也是六西格玛 design中常用的方法之一。
正交表
2.混合正交试验
设计了既考虑关键因素又考虑一般因素的混合正交试验。例如，L8(41×24)是一个因素的四个层次和四个因素的两个层次的组合，是多个因素和多个层次的组合。常用的混合正交表有L18(61×36)、L8(41×24)、L16(43×26)、L32(49×24)和L12 (31
3.交互式正交试验
正交试验是一些因素相互作用的正交试验。在一些正交试验中，有些试验结果是多因素综合作用的结果，即一个因素对另一个因素有交互影响。对于这样的正交实验，需要选择合适的正交表。
以下是L16(215)交互表。
响应面实验是一种研究非线性关系和优化选择变量的设计，常用于研究多水平变量。
两个水平2K因子实验无法估计曲线关系，不可能找到最优值。y和x的关系可能是一条曲线，所以用二项式方程更合适。
（1）单个变量的情况：
（2）两个独立变量的情况：
（3）三个独立变量的情况：
从上可知三水平响应曲面试验是基于
的数学模型进行响应曲面实验。
应用minitab可方便地对三水平响应曲面实验建模，并找到最优参数点。
五水平响应曲面试验又叫中心合成设计（CCD），可以对5个水平的X变量进行检验，它是适用二次关系的最佳模型。
应用minitab可以方便地对五水平二次关系的数学模型进行优化求解。
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