【讨论】多因素多水平问题在mf中如何处理

zxkchina

对于一个有过多因素的多水平的问题，由于直接计算可能需要计算过多的样本，那么在mf中如何做

我的思路：
1.做DOE计算一些点
2.对这些点做统计分析，比如利用mf的t-student图，去掉不重要的因素
3.只利用几个影响大的因素，重新建立计算量可以接受优化模型

但是，具体到细节，使用什么DOE算法，背后的理论知识，希望大家来讨论讨论。

wtcat

不会啊，均匀设计就是针对这种多变量多水平的，试验次数是最少的了

kongchunyuan

有种类似what——if的方法，也就是计算灵敏度，计算每一个变量变化对目标函数的灵敏度，把灵敏度低的去掉就可以了。

zxkchina

楼上能说详细一点么？

wtcat

1.正交试验设计，根据main effect找出关键因素，然后建立优化模型.
2.方开泰，均匀实验设计，后面一样
3.超拉丁方实试验设计，后面一样
另外，版主好久不见了，我的QQ上次被盗，名字改掉了现在QQ名为永恒。

zxkchina

回ls

恩，是几种办法。不过如果因素和水平很多的话，这几种办法也许得到的DOE样本依然很多。我能想到的就是先用这几种算法取DOE，利用MF中的削减DOE样本的算法再减少样本数量。