design-of-experiments

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Design of Experiments (DOE) helps you systematically discover how multiple factors affect an outcome while minimizing the number of experimental runs. Instead of testing one variable at a time (inefficient) or guessing randomly (unreliable), DOE uses structured experimental designs to:

Trigger phrases: "optimize", "tune parameters", "factorial test", "interaction effects", "response surface", "efficient experiments", "minimize runs", "robustness", "sensitivity analysis"

Design of Experiments is a statistical framework for planning, executing, and analyzing experiments where you deliberately vary multiple input factors to observe effects on output responses.

À utiliser pour optimiser des systèmes multifactoriels avec un budget expérimental limité, filtrer de nombreuses variables pour trouver les quelques variables vitales, découvrir les interactions entre les paramètres, cartographier les surfaces de réponse pour des performances optimales, valider la robustesse aux facteurs de bruit, ou lorsque les utilisateurs mentionnent des conceptions factorielles, des tests A/B/n, le réglage des paramètres, l'optimisation des processus ou l'efficacité expérimentale. Source : lyndonkl/claude.

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