有哪位朋友推荐一款doe软件
推荐瑞蓝的。
ReliaSoft的DOE++软件可简化传统“试验设计”(DOE)技术的实施，这样我们可更有效的研究产品或过程的影响因素，进而确定出那些重要的因素，并对设计进行优化。软件还对标准方法进行了拓展，以对区间及右删失数据实施正确的分析处理——这为可靠性相关分析提供了一项重大突破！
DOE软件在设计中充分关注了可靠性！SM
DOE++可在实施DOE策略的所有阶段，指导您完成所需的设计及分析，这些从重要因子的筛选，到目标因子及因子相互作用的深入分析，再到为实现最佳性能而进行的输入水平选择。通过利用软件强大而灵活的界面，您可在单个项目中创建多个设计，并将所有相关的分析集合在一起。
所支持的设计类型
DOE++使得传统DOE中的设计类型更易运用，同时还对传统方法进行了拓展，以对“可靠性DOE”提供支持，进而对区间及右删失数据进行正确处理。它支持的设计类型包括：
单因子设计
析因设计
-双水平完全析因
-双水平部分析因
-Plackett-Burman
-一般完全析因
-田口正交阵列
田口稳健性设计响应面方法设计
-中心复合
-Box-Behnken
可靠性DOE--DOE++所独有！
-单因子可靠性设计
-双水平完全析因可靠性设计
-双水平部分析因可靠性设计
-Plackett-Burman可靠性设计
此外，运用软件的“多元线性回归工具”，您还可自己输入自由形态因子及响应数据，并执行类似的分析。
试验结果的详细分析
DOE++提供了一系列灵活的工具，以帮助您对试验结果进行详细分析，其中包括：
方差分析(ANOVA)信息——因子对响应的影响概况。
单因子设计的水平特定信息以及比较。
单个因子、相互作用和/或分组最终影响的重要性分解。
可靠性DOE的似然比检验结果。
可图解显示分析结果的大量绘图功能
DOE++提供了多种多样的诊断、解释及预计图形。除了可以选择单个图形（这对每种设计类型均可用，并基于其关联性及用途）外，灵活的“并排图形”工具还可让您同时查看给定响应的多个图形，“多个图形”易化了独立响应分析的比较。可用的图形包括：
水平图影响图残差图诊断图
响应-水平
水平均值
寿命特征
Box图
平均PDF
对照图
影响的概率
散布图
Pareto图
主要影响
相互作用
相互作用矩阵
立方图
残差概率
残差-拟合
残差-运行
残差-因子
残差直方图
拟合-实际
利用
Cook距离
Box-Cox变换
运用强大的优化工具将您的发现结果付诸实践
您可指定分析中每一响应的目标（指定为最大值、最小值或目标值）。DOE++可搜索因子设置的组合，以用最有效的方式产生期望输出，并按照可取性对它们进行排列。如果某些响应的优化比其他响应更重要，或者如果目标限定在更窄的范围内，则软件可将这一点考虑在内。解决方案的查看既可采用图解方式，又可采用数值方式。
最好的试验设计软件工具是什么
目前能够实现DOE(试验设计)的专业软件工具不多，其中最权威的当属来自全球最大的统计软件供应商SAS集团旗下的桌面统计分析软件JMP。首先，JMP的DOE内容最为完整，除了包括部分因子、完全因子、响应面设计、扩充设计，混料设计和田口设计等传统DOE外，还包括空间填充，非线性和定制设计等高级DOE。其次，JMP的DOE功能最为强大，除了整合传统的统计建模,图形展示等分析方法外，还融入了模拟,I最佳与D最佳比较，简单数据挖掘等独特方法强化分析效果。再次，JMP的DOE实现最为方便，因子的数量，水平的数量，试验的次数等等都可以自定义，用户能够根据实际问题的要求构建试验，而无需任何修饰。
doe验证是什么意思
试验设计（英文：designofexperiments，DOE）。
产品质量的高低主要是由设计决定的，一个好的试验设计包含几个方面的内容。
第一是明确衡量产品质量的指标，6σ管理强调用数据说话，所以这个质量指标必须是能够量化的指标，在试验设计中称为试验指标，也称为响应变量(responsevariable）或输出变量。
第二是寻找影响试验指标的可能因素（factor)，也称为影响因子和输入变量。因素变化的各种状态称为水平，要求根据专业知识初步确定因素水平的范围。
第三是根据实际问题，选择适用的试验设计方法。试验设计的方法有很多，每种方法都有不同的适用条件，选择了适用的方法就可以事半而功倍，选择的方法不正确或者根本没有进行有效的试验设计就会事倍而功半。
第四是科学地分析试验结果，包括对数据的直观分析、方差分析、回归分析等多种统计分析方法，这些工作可以借助Minititab软件完成。
实验设计中的主要问题包括确定有效性，可靠性和可复制性。例如，可以通过仔细选择自变量，减少测量误差的风险并确保方法的文档足够详细来部分解决这些问题。相关问题包括达到适当水平的统计能力和敏感性。
扩展资料：
统计控制
最好在进行设计的实验之前，对过程进行合理的统计控制。如果无法做到这一点，则可以通过适当的阻断，复制和随机化来精心设计实验。
为了控制令人讨厌的变量，研究人员制定了控制检查作为附加措施。研究者应确保不受控制的影响（例如，来源可信度感知）不会歪曲研究结果。甲操纵检查是一个控制检查的一个例子。通过操作检查，调查人员可以隔离主要变量，以加强对这些变量按计划运行的支持。
实验研究设计的最重要要求之一是必须消除虚假，中间和先验变量的影响。在最基本的模型中，原因（X）导致结果（Y）。但是可能存在影响（Y）的第三个变量（Z），而X可能根本不是真正的原因。据说Z是一个伪变量，必须对其进行控制。
对于中间变量（假定原因（X）和结果（Y）之间的变量）和先验变量（假定原因（X）之前的变量是真实原因）也是如此。当涉及到第三个变量且尚未对其进行控制时，该关系被称为零级关系。在实验研究设计的大多数实际应用中，有多种原因（X1，X2，X3）。在大多数设计中，一次仅能处理这些原因之一。
参考资料：百度百科-试验设计