以下是与实验设计（DOE）相关的50个关键概念的英语词汇：1. 实验设计（Design of Experiments, DOE）：一种系统地规划

 

以下是与实验设计（DOE）相关的50个关键概念的英语词汇：

1. 实验设计（Design of Experiments, DOE）：一种系统地规划和组织实验，以提高数据收集的效率和准确性，确定因果关系和优化过程2. 因素（Factor）：研究对象中可以改变的变量或条件，影响响应变量的结果。

3. 水平（Level）：每个因素可以取的不同值或设定，用于评估其对响应变量的影响4. 响应变量（Response variable）：在实验中被观察、测量或记录的感兴趣的变量或结果5. 处理（Treatment）：对实验单元施加的特定组合的因素水平，是实验条件的一种设置。

6. 对照组（Control group）：接受标准处理或未接受处理的实验组，用于与其他处理进行比较7. 实验单元（Experimental unit）：实验中被分配到不同处理组合的最小观察单位，可以是物体、个体或区域等。

8. 随机化（Randomization）：在实验中随机分配处理组合给实验单元，以消除其他因素对实验结果的干扰9. 重复（Replication）：在实验设计中，重复同一组处理组合的实验单元，以减小随机误差和提高结果的可靠性。

10. 区组（Blocking）：将实验单元根据某些预先确定的特征或因素分组，以控制这些特征对实验结果的影响11. 全因子实验设计（Full factorial design）：考虑所有可能的因素水平组合的实验设计，用于研究所有主效应和交互效应。

12. 分数阶实验设计（Fractional factorial design）：通过选择一部分因素水平组合来降低实验规模的实验设计，用于研究主要因素和部分交互效应13. 普拉克特-伯曼实验设计（Plackett-Burman design）：一种质量较低的分数阶实验设计，用于快速筛选影响响应变量的主要因素。

14. 田口实验设计（Taguchi design）：一种结合统计方法和工程思想的实验设计，用于优化产品和过程的性能和稳定性15. 响应曲面法（Response surface methodology）：采用多个实验点建立数学模型，探索因素对响应变量的复杂关系，并进行优化。

16. 主效应（Main effect）：每个因素对响应变量的独立影响，不考虑其他因素的影响17. 交互效应（Interaction effect）：两个或多个因素共同影响响应变量的效应，其效果与各自主效应不同。

18. 混淆（Confounding）：在实验设计中，多个因素的效应无法独立估计或区分，导致相互影响的结果19. 别名结构（Alias structure）：实验设计中存在的混淆效应，即无法区分的因素组合和交互效应。

20. 剩余误差（Residual error）：实际观测值与模型预测值之间的差异，表示模型无法解释的随机变异21. 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）：一种统计方法，用于确定因素对响应变量的显著性影响，并评估混淆和交互效应。

22. 回归分析（Regression analysis）：通过建立数学模型，研究因素与响应变量之间的关系，并进行预测和优化23. 最小二乘法（Least squares method）：一种回归分析中常用的参数估计方法，通过最小化残差平方和拟合模型。

24. 设计矩阵（Design matrix）：实验设计中用于记录因素水平组合和实验单元的矩阵25. 正态概率图（Normal probability plot）：一种用于检验数据是否服从正态分布的图形方法。

26. 残差图（Residual plot）：用于评估回归模型的拟合情况和残差的分布特征27. 模型适用性（Model adequacy）：判断回归模型是否能够较好地解释数据，并进行可靠的预测28. 拟合不足（Lack of fit）：回归模型不能很好地拟合实际数据的情况，表明模型可能过于简单或存在重要的未考虑因素。

29. 决定系数（R-squared）：衡量回归模型对观测数据的解释程度，表示响应变量变异中由模型解释的比例30. 功效分析（Power analysis）：确定实验设计中需要的样本量以达到所期望的统计功效的过程。

31. 样本量确定（Sample size determination）：根据研究目标和效应大小，确定实验所需的足够样本量32. 均衡设计（Balanced design）：每个处理组合的重复次数相等的实验设计。

33. 非均衡设计（Unbalanced design）：每个处理组合的重复次数不等的实验设计34. 正交设计（Orthogonal design）：在设计矩阵中，每个因素水平的组合出现相同次数，以独立估计因素效应。

35. 因子效应（Factorial effect）：实验设计中因素水平对响应变量的整体影响36. 随机效应（Random effects）：在效应模型中，被视为随机变量的因素，其水平是从一个更大的总体中随机选择的。

37. 固定效应（Fixed effects）：在效应模型中，被视为固定常数的因素，其水平是由研究者确定或控制的38. 随机区组设计（Random block design）：将实验单元根据某些预先确定的特征或因素分组，并在每个组内随机分配处理组合。

39. 分割区组设计（Split-plot design）：实验设计中一种复杂结构，在主区组和副区组上应用不同的处理组合40. 响应优化（Response optimization）：通过系统地调整因素水平，找到能够最大化或最小化响应变量的最佳组合。

41. 等高线图（Contour plot）：显示响应曲面法结果的二维图形，用于可视化因素对响应变量的优化区域42. 设计空间（Design space）：在实验设计中，包含所有可行因素水平组合的范围43.

信噪比（Signal-to-noise ratio）：用于评估响应变量与处理之间的关系，表示有用信号与随机噪声的比值44. 稳健设计（Robust design）：一种考虑实验条件和因素水平变化的设计方法，以减少外部变异对结果的影响。

45. 筛选设计（Screening design）：用于识别主要因素和交互效应的实验设计，快速筛选出最重要的因素46. 因子方差分析（Factorial ANOVA）：用于分析多个因素对响应变量的影响，并检验因素及其交互效应的显著性。

47. 区组方差分析（Blocked ANOVA）：在区组结构下，用于分析因素对响应变量的影响，并控制区组内的变异48. 多层次设计（Multilevel design）：考虑多个层次结构的实验设计，例如不同组织、地点或时间等。

49. 最优设计（Optimal design）：在特定约束下，通过数学优化方法确定最佳实验设计，以达到特定目标50. 因子回归（Factorial regression）：使用因子水平作为预测变量的回归模型，用于解释响应变量与因素的关系。

这些词汇涵盖了实验设计中的关键概念和方法，对于理解和应用实验设计技术非常有帮助。

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