Design Expert是一款非常特別的實驗設計軟件，它大大幫助用戶提升了工作效率，而且擁有極高的自由度，界面設計的非常人性化。用戶使用Design Expert按照自己的想法指定一個操作流程，在每次設計的時候都可以使用，你可以調整詳細的報表，使用最穩定的進行工作生成穩定的設計。

軟件特色

1、泊松回歸

帶有計數數據的響應（例如0、1、2、3、4，。..）將在“配置”選項卡上具有“泊松回歸”選項。與使用平方根變換相反，這提供了更精確的擬合和模型系數的直接解釋。

2、多重分析

現在，您可以為一個響應創建多個分析。嘗試不同的模型或不同的轉換，而不必覆蓋其他分析或重復響應列。

3、修改設計空間向導

修改設計空間”向導提供了逐步說明，以移動，擴展或縮小現有設計空間。然后將添加運行，以對新的或修改的空間進行最佳分析。

4、設計增強

現在，“約束”節點允許您在構建設計之后修改現有約束。以前，需要重新設計以修改這些約束。

使用“導入數據集”選項可以更輕松地導入數據。您只需要粘貼數據并表示每列的屬性即可。從數據中推算出因子編碼。

現在，您可以通過右鍵單擊列標題來舍入因子值。對于非混合因子，您可以四舍五入為十進制或有效數字。由于等式約束，混合分量只能四舍五入到多個有效數字。

5、圖表

因子工具中的新選項卡使您可以同時控制多個圖形?；瑒恿恳幰垣@取因數會更新該因數不在軸上的所有可見圖形。

安裝教程

1、雙擊打開Design Expert 13安裝程序，點擊next。

2、安裝目錄可以根據自己來選擇，點擊next。

3、點擊install。

4、安裝中。（耐心等待一會）

5、安裝完成，點擊finish即可。

軟件功能

一、圖形大大升級，更快速地獲得了實驗結果的圖片

1、多重圖形視圖（因素分析器）：從輸入變量并排的效果看出它們的相對影響。

2、數值優化中的所有回應選擇：將各個最佳結果與整體的可取性并列比較，以便從性能的高峰獲得完整的視圖。

二、用戶界面更加引人入勝

1、設計向導為不太復雜的用戶提供指導：如果您不確定從哪里開始實驗，請仔細閱讀這一系列的問題以獲得答案。

2、在設計布局中使用新的查看器工具箱展開“撤消/重做”選項：哎呀，輸入的號碼不正確，但現在沒有問題：按下撤消按鈕可以取消一切。

三、計算能力大大提高

1、64位版本現在可用：充分利用內置在CPU中的技術，以便更快的性能進行統計計算，渲染圖形等。

2、數學引擎進行了更快的計算：為什么需要等待？

3、最佳構建現在并行運行，使其快3到17倍。

4、設計不再限于32K的運行：這樣可以通過計算機模擬或機器人設備實現非常大的實驗。

四、許多設計添加和更多功能

1、響應面和組合（混合過程）設計的最佳分割圖：當某些因素不容易隨機化時，將其做得更加容易，例如，首先通過批次（硬）混合蛋糕，然后以不同的方式烘烤溫度（硬）不同時間（容易）。

2、阻止最終篩選設計（DSD）：DSD提供了快速優化的軌跡（因此在v10中它們在響應面選項卡上提供） - 這些新發現的設計現在更好，可以將其分解成塊。

3、限制性隨機中央復合設計（CCD）：將這種試驗和真實的響應面法（RSM）設計轉換為分裂圖，從而可以處理難以改變的因素。

4、組合設計的歷史數據選擇：利用設計專家評估，模型擬合，統計，診斷，繪圖和數值優化中的所有工具，查看在您的事件數據集合中是否可以找到最佳位置，即使它包括過程因素和混合組分。

5、電源和樣品量計算器在構建期間的二項式響應：設計一個具有足夠運行的實驗，以確保您不會忽視重要的發現。

五、建模工具增壓

1、確定篩選設計（DSD）移動到響應面選項卡，可以將其作為二次建模的過飽和矩陣進行分析：DSD通過優化提供了篩選的潛在快捷方式，因此這是一個放置它們的好地方Design Expert 13功能強大的回歸建模工具。

2、AICc，BIC和算法選擇中調整的R平方標準：利用統計學家開發的優化產生更好的預測模型。

3、用于選擇標準和選擇方法的自動模型選擇工具：讓設計專家根據您進行的實驗類型，確定最佳方法。

使用教程

創建設計

1、輸入缺少的數據

留空；僅當零代表真實結果時才使用“0”。

響應列中僅允許數字數據。

2、設計變更

右鍵單擊因子列標題并選擇“編輯信息”，可以更改設計布局屏幕上的許多內容。

右鍵單擊行標題可刪除運行或將其狀態更改為忽略，突出顯示或驗證。

如果需要更改設計的創建方式，通常最容易重建設計。單擊文件，新建設計，然后在“使用以前的設計信息？”上單擊是。對話。這樣做會保留所有因子名稱和水平以及響應名稱。進行必要的更改并重新構建，而無需重新鍵入所有內容。

如果僅調整因子名稱和數字因子限制，請使用“設計版面”屏幕中的“列信息表”視圖。

3、無法運行因子水平的一種組合

如果只有一種組合很難執行或無法執行，則可以將其用盡，然后將其視為丟失的數據。另一種選擇是構建僅包含可能組合的候選集并構建最佳設計。如果兩個因素的特定組合不能成為設計的一部分，請合并因素。您會失去互動，但仍可以測試組合之間的差異（效果）。如果排除的組合僅涉及數字因素，則最佳設計也可以應用約束。

4、混亂的編碼水平

如果設計中的因子設置被替換為實驗中使用的實質上不同的設置，則可能會發生這種情況。

按著這些次序：

右鍵單擊混亂的因子列標題

從列表中選擇“重新編碼”選項。

在對話框中單擊“是”。

對其他混亂因素重復上述步驟。

不幸的是，這種技巧不適用于混合物。復制當前數據集，重建設計以匹配真實的組件范圍，然后將數據集粘貼到“新”設計中。

5、計劃兩因素實驗

如果實驗僅包含一個或兩個因素，則必須重復。當所有兩個因素組合的結果每次僅收集一次時，則沒有足夠的信息（自由度）來測試所有效果?？梢怨烙嬓Чㄏ禂?，但沒有p值），但是效果基于可能的最小樣本量。

雙因素設計的一個單獨的附加復制足以允許估計p值。更多設計復制將有助于進一步提高設計能力。

該建議適用于僅具有兩個因素的兩級和多級分類設計。

6、多級分類設計上運行過多

多級分類設計提供的設計具有因子處理的所有可能組合。當因子具有多個水平或存在大量因子時，運行太多，無法進行有效的實驗。

最佳設計是將組合減少到僅適合合理模型所需組合的正確方法。默認情況下，最佳因子設計是針對兩因素交互模型設計的。通過省去估計三因子和更高階相互作用的能力，可以節省許多運行。

在具有分類因素的設計中，每個處理必須至少使用一次。如果最佳設計仍然太大，則需要從設計中刪除一些處理方法和/或級別以適合您的預算。

7、我需要幾個級別？

使用數值因子時，假定真實的響應面是整個感興趣區域的連續函數。連續函數可以通過泰勒多項式近似。所需的級別數取決于您認為最能代表真實響應曲面形狀的多項式的階數。如果您認為響應面的形狀是丘陵，山谷，山脊或馬鞍形，那么二次模型僅需要三個級別（極低，極高和中間）。如果您認為曲面是波浪形的，則三次函數需要四個級別。默認情況下，這些級別在測試范圍內是均勻間隔的，但不需要均勻間隔。

級別越高，分析就可以適合更高階的多項式模型。如果不需要對數據趨勢建模使用高階多項式，則更多的層次將無法幫助擬合正確的模型。最佳的RSM設計包括缺乏擬合點，這超出了擬合模型所需的水平。這提供了檢查以確保模型適合整個感興趣的區域。

設計的實驗用于使模型適合數據。幾個響應的模型被組合以優化過程。設計的實驗不打算用于蠻力方法，在該方法中測試了許多可能的組合并選擇了獲勝者。

除非構建局限于離散因素或分類因素，否則最佳設計的每個因素可能具有比實際需要更多的層次，但是設計中只會選擇這些層次的少數幾個組合。

8、擬合多項式的最小級別數