(微信同号)本课程是以学员为中心能力导向的行动学习法，让学员努力多多，收获多多，确保效果85%以上，凡老师要求学习严格，学员努力，辛勤付出，训练能力，收获多多。能够保证上课效果。
培训对象：
体系负责人、工程技术人员、质量管理人员、现场工程师
课程受益：
1. 能熟练运用minitab软件进行实验设计和分析，解决长期困扰的质量问题，优化生产工艺。
2. 由浅入深地掌握方差分析、假设检验、
3. 线性回归分析、正交实验等统计技术。
培训方式：
启发式、互动式教学、案例讨论分析、练习
课程大纲：
一、基础知识
1、什么是DOE
2、过程或系统模型
3、DOE的实质
4、爱迪生的遗憾
5、传统实验方法的弊端
6、解决问题的关键
二、正交试验
1、正交表
2、为什么要进行正交试验
3、何为正交
4、单指标的分析方法（极差法）
5、案例分析与练习
6、多指标的分析方法
l 综合平衡法
l 综合评分法
7、混合水平的正交试验设计
8、拟水平法
9、主效应与交互效应
10、有交互作用的正交试验设计
11、正交表的选用原则
12、案例分析与练习 三、方差分析
1、为何进行方差分析
2、试验误差与条件变差
3、变差的数量表示方法
4、什么是自由度
5、均方与均方差的概念
6、F检验法
7、单因素试验的方差分析
8、双因素试验的方差分析
l 无交互作用
l 有交互作用
9、案例分析与练习
四、正交试验的方差分析
1、分析步骤
2、各因素离差的计算
3、因子的显著性检验
4、3水平正交设计的方差分析
l 无交互作用
l 有交互作用
4、混合型正交设计的方差分析
5、拟水平法的方差分析
6、案例分析与练习
五、假设检验
1、什么是假设检验
2、假设检验的基本原理
3、原假设与备择假设
4、假设检验的两类错误
5、什么是显著性水平
6、什么是P值（P value）
7、假设检验的分析步骤
8、中心极限定理
9、t分布
10、卡方分布
11、检验功效
12、案例分析与练习
六、回归分析
1、什么是回归分析
2、回归分析的内容
3、基本概念
4、一元线性回归的计算
5、回归方程的显著性检验
l 相关系数法
l 方差分析法
6、回归方程的预测
7、置信区间与预测区间
8、案例分析与练习 七、DOE之因子分析法
1、实验设计的基本步骤
l 计划阶段
l 实施阶段
l 分析阶段
2、实验设计的策略
3、实验设计的基本原则
4、真实值与代码值
5、实验设计分析七步法
l 浏览数据
l 拟合模型
l 简化模型
l 残差诊断
l 模型判定
l 模型解释☞
l 确认目标
6、全因子实验设计的具体实践
l 什么是完全析因实验
l 如何制定实验计划
l 如何分析实验结果
l 案例分析与练习
7、部分因子实验设计的具体实践
l 什么是混杂、分辨度、生成元
l 如何制定实验计划
l 如何分析实验结果
l 案例分析与练习
8、Plackett-Burman设计
l Plackett-Burman设计的特点
l 如何制定实验计划
l 如何分析实验结果
l 案例分析与练习
八、DOE之响应曲面法
1、响应曲面设计概论
2、基本原理
3、中心复合设计CCD
l 中心复合序贯设计CCC
l 中心复合有界设计CCI
l 中心复合表面设计CCF
4、Box-Behnken设计
5、最陡上升路径法（PSA）
l 第一阶段 筛选显著因子
l 第二阶段 发现拐点
l 第三阶段 确定最佳水平设置
6、协方差分析
l 什么是协方差分析
l 什么时候使用
l 为什么要使用协方差
7、调优操作（EVOP）
8、案例分析与练习 九、DOE之混料设计法
1、混料设计的概念
2、单纯形、单纯形的顶点与坐标
3、单纯形质心设计（Simplex Centroid ）
4、单纯形格子设计（Simplex Lattice）
5、极端顶点设计（extreme vertices）
6、增强型设计
7、混料试验设计的分析
8、案例分析与练习
十、DOE之田口方法
1、衡量质量的三种方法
2、什么是稳健参数设计
3、稳健参数设计模型
l 噪声因子分析
l 试验与建模的策略
l 位置及散度的度量
4、静态稳健参数设计
5、动态稳健参数设计
6、案例分析与练习
