Design Expert 11破解版下载|实验设计软件 Stat-Ease Design Expert 11.1.2.0 破解版免费下载-闪电软件园

　　　　　　　　 Design Expert11破解版是一款全球顶尖级的实验设计软件。使用为用户提供了方便的工具以快速提供设计来完成实验的目标，而在预算范围内停留。它旨在将设计专家的新实验者与众多设计选择隔离开来，使用Design-Expert软件对产品或流程进行突破性改进。不仅可以

Design Expert11破解版是一款全球顶尖级的实验设计软件。使用为用户提供了方便的工具以快速提供设计来完成实验的目标，而在预算范围内停留。它旨在将设计专家的新实验者与众多设计选择隔离开来，使用Design-Expert软件对产品或流程进行突破性改进。不仅可以筛选重要因素，还可以找到理想的工艺设置，以获得最佳性能并发现最佳产品配方。软件可以广泛地应用于各类室验设计领域，能够大大地减少所需要的实验次数，提高实验效率，它提供了许多强大的统计工具，如两级因子筛选设计，确定影响您的过程或产品的重要因素，以便您可以进行突破性改进。一般因子研究用于发现分类因素的最佳组合，例如来源与原料供应类型。响应面方法（RSM）来找到最佳过程设置以实现最佳性能。强大的混合物设计技术帮助用户快u是发现产品配方的理想配方。工艺因素，混合物成分和分类因素的组合以及分割图的设计和分析功能，通过对难以变化的过程因子和/或混合成分进行分组，使您的实验变得更加容易，同时软件提供可旋转的3D绘图，可以从各个角度轻松查看响应曲面。使用鼠标设置标记并在交互式2D图形上探索轮廓。我们的数值优化功能同时发现了数十个响应的最大可取性！ V11提供现代化的界面，改进的统计分析，以及根据需要显示结果的能力！可轻松配置多个窗口，你只需按一下按钮，即可根据需要排列视图！例如，从DX11的方差分析报告中查看各种表格的下方三向显示。多图视图中提供的诊断图，通过窗格配置工具上的四窗口选项，利用并排和上下比较。工具箱可以停靠和调整大小，可将控件（例如控制此3D响应表面中的因子设置的工具）移动到最方便的位置！

安装破解教程

1、在本站下载并解压，得到dx-11.1.1.0-x64.msi安装程序和crack破解文件夹

2、双击dx-11.1.1.0-x64.msi运行安装软件，如图所示，点击next

3、点击change按钮选择软件安装路径，点击next

4、点击install安装

5、软件安装中，速度非常快，大家稍等一会儿

6、安装完成，点击finish退出向导

7、不要运行软件，将crack文件夹中的内容复制到软件安装目录中，然后启动rlm.exe并浮动statease.lic文件，当您向RLM服务器询问您的许可证点Design Expert时（默认为localhost）

软件功能

一、图形大大升级，更快速地获得了实验结果的图片
1、多重图形视图(因素分析器)：从输入变量并排的效果看出它们的相对影响。
2、数值优化中的所有回应选择：将各个最佳结果与整体的可取性并列比较，以便从性能的高峰获得完整的视图。
二、用户界面更加引人入胜
1、设计向导为不太复杂的用户提供指导：如果您不确定从哪里开始实验，请仔细阅读这一系列的问题以获得答案。
2、在设计布局中使用新的查看器工具箱展开“撤消/重做”选项：哎呀，输入的号码不正确，但现在没有问题：按下撤消按钮可以取消一切。
三、计算能力大大提高
1、64位版本现在可用：充分利用内置在CPU中的技术，以便更快的性能进行统计计算，渲染图形等。
2、数学引擎进行了更快的计算：为什么需要等待?
3、最佳构建现在并行运行，使其快3到17倍。
4、设计不再限于32K的运行：这样可以通过计算机模拟或机器人设备实现非常大的实验。
四、许多设计添加和更多功能
1、响应面和组合(混合过程)设计的最佳分割图：当某些因素不容易随机化时，将其做得更加容易，例如，首先通过批次(硬)混合蛋糕，然后以不同的方式烘烤温度(硬)不同时间(容易)。
2、阻止最终筛选设计(DSD)：DSD提供了快速优化的轨迹(因此在v10中它们在响应面选项卡上提供) - 这些新发现的设计现在更好，可以将其分解成块。
3、限制性随机中央复合设计(CCD)：将这种试验和真实的响应面法(RSM)设计转换为分裂图，从而可以处理难以改变的因素。
4、组合设计的历史数据选择：利用设计专家评估，模型拟合，统计，诊断，绘图和数值优化中的所有工具，查看在您的事件数据集合中是否可以找到最佳位置，即使它包括过程因素和混合组分。
5、电源和样品量计算器在构建期间的二项式响应：设计一个具有足够运行的实验，以确保您不会忽视重要的发现。
五、建模工具增压
1、确定筛选设计(DSD)移动到响应面选项卡，可以将其作为二次建模的过饱和矩阵进行分析：DSD通过优化提供了筛选的潜在快捷方式，因此这是一个放置它们的好地方Design-Expert功能强大的回归建模工具。
2、AICc，BIC和算法选择中调整的R平方标准：利用统计学家开发的优化产生更好的预测模型。
3、用于选择标准和选择方法的自动模型选择工具：让设计专家根据您进行的实验类型，确定最佳方法。

新功能介绍

1、用户界面

外观已更新，包括新图标和更多工具提示。

工具箱（例如因子工具）可以停靠和调整大小。

“设计版面”显示“设计属性”工具，该工具允许对行和列属性进行交互式编辑。

现在支持Unicode和UTF-8字符集。

设计的Run Sheet视图已被删除，以减少混乱。

在高dps显示器上更好地扩展。

2、图表

诊断图表已拆分为单独的选项卡，可以调整大小并重新排列。

您现在可以从曲面图中删除所有轮廓。

混合图现在是等边三角形。

旋转时，3d图形不再切换到线框。

图形线现在是抗锯齿（平滑），默认情况下更粗。

3、报告

报告已拆分为单独的选项卡，可以调整大小并重新排列。

有一个新的工具栏，用于在标签的预定布局之间切换。

具有中心点的因子现在具有曲率测试，其具有交互式“移除/添加曲率”按钮。

报告中的许多表现在都是可排序的。

Ctrl-scrollwheel放大/缩小报告，增加/减少字体大小。

4、建立

可以使用I或A最佳标准构建裂区设计

现在，按组数和组大小指定分割图因子设计大小。

已调整最佳引导参数以提高性能。

5、分析

现在可以限制“拟合摘要”中的最大模型顺序，以加快大型设计的计算速度。

具有中心点的阶乘的ANOVA已经过简化，使分析更加直观和灵活。

6、确认

确认运行的输入已移至其自己的表中，使您可以轻松输入和查看确认数据。

7、模拟

响应模拟器已经扩展了新的功能和常量（请参阅使用帮助）。

使用帮助

一、目标和设计选项

紧接目标下推荐的设计是最低推荐设计。对于更复杂的目标，也可以使用更有能力的设计。更大，更复杂的设计将产生更好的估计并得出更有力的结论。

当目标是优化过程并且有超过6个因素时，通常在筛选目标开始实验并采取小步骤，在每个步骤中更多地了解过程，并在此基础上进行构建更有效率。与一个大型设计相比，在学习过程中采取一些小步骤通常会导致更少的运行和更好的整体理解。

1、最低运行

如果您需要快速排除故障并快速获得结果。

测试产品，工艺或方法的坚固性。现实世界的目标是验证测试方法适用于所有操作员，或者当在预期的因子范围内使用时，过程是稳定的。

对于上述两种情况，任务是运行最少的运行次数，但是，设法同时测试所有变量。如果没有重要因素，那么对因子的更改不会显着影响产品，过程或方法。如果某些事情很重要，我们可以断定这个过程并不稳定。但要了解不稳定的原因，后续实验是必要的。

对于上述情况，请使用颜色编码为红色的两级析因设计（分辨率III）。

2、筛选

筛选实验用于将大量潜在因素缩小到对该过程具有显着影响的较小因子列表。

对于上述使用，采用颜色编码为黄色（分辨率IV）或最小运行筛选设计的两级析因设计。另一种选择是响应面，过饱和的最终筛选设计。

后续实验对于表征交互并理解为什么某些因子组合起作用或失败是必要的。

3、描述

表征主效应，相互作用甚至曲率，以更好地理解正在研究的过程。

对于上述使用，采用颜色编码为白色（全因子）或绿色（分辨率V或更高）的两级因子设计。其他可接受的两级设计是Min-Run Characterize和Irregular Res V设计。将中心点添加到任何两级因子设计以估计曲率效应。

4、优化

通过找到最佳因子设置来优化流程，以实现目标，例如为每个响应单独最大化，最小化或命中目标值。

对于上述任何一种情况，请使用适合问题的响应面设计。标准设计，如中央复合材料或Box-Behnken，最适用于二次模型。优化设计具有更大的灵活性，允许更高阶的模型。

5、混合设计

配方工作。如果该过程是混合物，例如药物配方，化学成分，甚至如何分配预算，那么使用混合物设计。这些设计产生运行以根据组分的相对比例对响应进行建模。因为正在使用比例，所以随着一个组件的增加，其他组件的总和必须减少。组分比例的总和始终为1.混合物最佳设计最常用，因为它们在组件范围内具有最大的灵活性。

6、分裂图设计

使用裂区设计最好处理难以改变的因素。查看有关随机化与分割图设计的主题以做出决定。分裂图设计可用于筛选和表征
二、确定回应

后澄清目标后，下一步是找出以测量其响应（质量特性），以及如何测量它们。确定关键的可量化响应是成功的DOE的重要一步。

1、数字（连续）：测量的响应是最佳响应类型。在设计实验期间，应该有一系列的响应值，从好到坏。

2、评级系统：对于主观测量，评级系统是连续响应的可行替代品。例如，产品质量可能被评为1 - 非常差到5-好到9-非常好。同样，味道评级可以是1-酸至中性至9-甜味。有几个人对产品进行评级会更好。响应应该是每种产品的平均评级。额定值的标准偏差或范围通常会产生有用的二次响应。

3、排名：可以使用的另一种类型的响应是排名。从所有运行中获取结果并将它们从最差到最佳排名。然后为从1开始的每个结果分配一个数字，并增加以反映排名。功能关系的结果获得平均（和相同）排名。
三、确定因素和水平

因素是过程的输入。控制实验中的因素并将其设定为设计规定的水平。实验者可以选择在哪个范围内变化的因素。

一旦知道了答案的目标，就可以通过以下步骤完成工作。

列出可能影响响应的所有因素。

将因素分组为以下类别：最可能，有可能且最不可能影响响应。

请注意，该因素是否易于控制或难以控制。

确定实验中包含哪些因素。

其余因素可以保持不变或允许变化。如果允许变化，请确定是否可以监视和记录其实际设置。

一旦选择了因子，就必须选择它们涵盖的范围。范围应该足够大以引起响应的变化，但不能太大以至于过程将“脱离悬崖”并产生不可用的数据。

在此之后，是时候确定达到实验目标所需的运行次数。
四、确定运行次数

获得有用的结果需要多少次运行？

这个问题的答案取决于以下内容：

实验的目标决定了设计的类型和设计尺寸的最佳方法。

析因设计使用功率 ; 和

响应曲面设计使用精度。

模型拟合响应后，ANOVA标准偏差的估计值。估计可以来自以下任何一项：

正在研究的系统的历史数据;

来自类似过程的历史数据;

一项试点研究，其中没有任何故意变化; 和

实验者最好的猜测。

对于阶乘设计，找到效果是目标。效果是当因子水平改变时响应变化多少。功效是检测显着效果的概率。

对于响应面设计，目标通常是优化。拥有精确的模型对于找到最佳因子组合的良好预测非常重要。设计空间分数（FDS）是设计的比例，其中估计的精度优于可接受的误差范围。
五、替代回应

1、标准差作为响应

每当实验运行导致每次运行产生几个样品时，实验者可以考虑输入每次运行样品的标准偏差作为次要响应。

例如，设计的每次运行产生4个待测试/测量的部件。在这种情况下，告诉软件有4个重复是不正确的。将此原始数据输入电子表格，计算运行平均值和标准差。将平均值和标准偏差值复制并粘贴到Design-Expert中的两个响应中进行分析。通过使用平均值，减少了工艺变化，从而增加了设计的功效。分析标准偏差可以提供对减少过程可变性的因子设置的一些了解。

2、分数缺陷响应

通常，实验者想知道是否可以使用“缺陷裂缝”作为响应测量，特别是当缺陷率非常低时，可能以百万分之一的比例来衡量。问题是，需要多大的样本量？

有一个经验法则是样本量（n）和缺陷率（p）：np≥5或甚至np≥10。

这是一个基于此最小规则的表。

即使使用np≥5标准，随着缺陷率降低，样本量也会变得非常大。此样本大小是每次运行所需的单位数，以获得检测响应中某些变化的合理功率。
六、创建设计

1、输入缺失数据

把它留空; 如果零代表真实结果，则仅使用“0”。

响应列中只允许使用数字数据。

2、设计的变化

通过右键单击因子列标题并选择编辑信息，可以更改设计布局屏幕上的许多内容...

右键单击行标题以删除运行或将其状态更改为忽略，突出显示或验证。

如果您需要更改设计的创建方式，通常最容易重建设计。点击文件，新的设计和点击YES的“使用以前的设计信息？”对话框。这样做可以保留所有因子名称和级别以及响应名称。进行必要的更改并重新构建，而无需重新键入所有内容。

如果仅调整因子名称和数字因子限制，请使用“设计版面”屏幕中的“列信息表”视图。

3、无法运行一个因子级别的组合

如果只有一个难以或无法执行的组合，您可能只是将该运行从实验中删除并将其视为缺失数据。另一种选择是构建仅包含可能组合并构建最佳设计的候选集。如果两个因素的特定组合不能成为设计的一部分，则将因子组合。您失去了相互作用，但仍然可以测试组合之间的差异（效果）。如果排除的组合仅涉及数字因素，则优化设计也可以对其应用约束。

4、混乱的编码级别

如果设计中的因子设置被替换（过度键入），并且实验期间使用的设置大不相同，则会发生这种情况。

跟着这些步骤：

右键单击混乱的因子列标题

从列表中选择“重新编码”选项。

在对话框中单击“是”。

重复其他搞砸的因素。

不幸的是，这个技巧不适用于混合物。复制当前数据集，重建设计以匹配真实的组件范围，并将数据集粘贴到“新”设计中。
5、规划双因素实验

当实验仅包含一个或两个因素时，必须进行重复。当所有双因素组合的结果仅收集一次时，没有足够的信息（自由度）来测试所有效果。可以估计效果（系数，但没有p值），但它们基于可能的最小样本大小。

双因素设计的单个额外复制足以允许估计p值。更多设计重复将有助于进一步提高设计的功效。

该建议适用于仅具有两个因素的两级和多级分类设计。

6、在多级分类设计上运行太多

多级分类设计提供了具有因子处理的所有可能组合的设计。当因子具有多个水平或存在大量因素时，运行太多以允许有效的实验。

优化设计是将组合减少到仅适合合理模型所需的正确方法。默认情况下，最佳因子设计是针对双因素交互模型而设计的。通过省略估计三因子和更高阶交互的能力，可以节省许多运行。

在具有分类因素的设计中，每种处理必须至少使用一次。如果最佳设计仍然太大，则需要从设计中删除一些处理和/或水平以满足您的预算。

7、我需要多少级别？

使用数字因子时，假设真实响应曲面是整个感兴趣区域的连续函数。连续函数可以通过泰勒多项式近似。所需的级别数取决于您认为最能代表真实响应曲面形状的多项式的阶数。如果您认为响应曲面的形状是山丘，山谷，山脊或马鞍，那么二次模型只需要三个级别（极低，极高和中间）。如果您认为表面是波浪状的，则立方函数需要四个级别。默认情况下，这些级别在测试范围内均匀分布，但不需要均匀分布。

更多级别允许分析适合高阶多项式模型。如果不需要高阶多项式来模拟数据中的趋势，则更多级别无助于拟合正确的模型。最佳RSM设计包括缺少拟合点，这比适合模型所需的水平要多一些。这提供了检查以确保模型适合整个感兴趣的区域。

设计实验用于使模型适合数据; 将多个响应的模型组合在一起以优化过程。设计的实验不适用于蛮力方法，其中测试了许多可能的组合并且挑选了获胜者。

除非构建仅限于离散或分类因素，否则最佳设计可能比实际需要的每个因子具有更多的级别，但这些级别中只有少数组合将在设计中。

8、适合多项式的最小级别数

更新日志

11.1.1发布于2018年11月29日

历史设计中数字因素的限制增加。

修正了当子图纯误差非常小时，半正态图的不正确缩放。

更改小数分隔符后立即打开文件将不再导致错误。

修复了从macOS打印时崩溃的问题。

现在，使用shift+箭头键选择单元格可以正常工作。

Internet激活失败时添加了电子邮件激活对话框

当光标位于网格中的组合框上时，初始按键将选择列表中的元素。

现在，在网格中的组合框上按下选项卡将转到下一个单元格。

修复了从其他程序返回后单击列标题阻止粘贴的错误。

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