Minitab中的中心点和折叠(fold)

请问各位大虾, 在Mintab中做DOE时, 有关于中心点和折叠的问题, 不知道哪位能否详细解释一下?
谢谢
对于中心点说是为了验证其线性程度, 相当于增加了一个水平, 不知道对不?如果有几个中心点, 在时间顺序的残差图上是否应该是一致的才能更好的说明问题?
加中心点不能跟加了一个水平相比，你加中心点只不过是几次实验而已，加一个水平，那设计就复杂多了。加不加中心点，跟残差分析的结果几乎没有什么关系。一般中心点加1-3个就行了，主要是在改进实验里了解是否会有非线性的存在，以便我们能更好地了解我们的实验模型。确定下一步需不需要作优化实验，响应曲面法。{W
你说的折叠是分阶乘吧，这是在确保实验功效的前提下减少实验次数的方法，代价就是增加混淆或别名
Fold是什么?当你用部分因子实验设计法(fractional factorial)分析因子对reponse的影响时,一定会有混淆产生(因为实验次数少了),如果这个混淆在结果中让你无法分清到底是哪个因子在起作用了,你就只能增加实验次数了.这时无需重新设计实验,只要用Fold就可以在原实验设计表上增加新的RUN了.
最近在研究终于知道了fold的作用楼上的说的基本正确.
举个例子比较明白一些.
两因子两水平:
全因子是4种组合: A B1. +1, +12. -1, -13. +1, -14. -1, +1
的确是增加实验次数: 可以折叠因子A或B, 或者都折叠, 即取相反的水平. 以下为折叠A因子的结果: A B1. -1, +12. +1, -13. -1, -14. +1, +1
当对部分因子折叠是可能从选择的1/4变成了1/2部分因子实验.
可能主要是部分因子分析的取值范围，试验次数可能不足，通过folder进行合理的优化，扩大搜索范围，类似于GA中变异，交叉，选择这类特殊方式，使得算法能跳出局部最优值从而提高获得全局最优值的概率。但是考虑到成本，需要根据实际情况选择合适的样本才能取得低成本高收益的结果。