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Stat-Ease 360 是 Windows 上一款实验设计与数据分析软件，它增强了 Design-Expert 软件的功能，主要面向数据分析师和从事计算机实验的技术专业人员。提供丰富的图形展示选项，如 3D 图形、等高线图、立方体图、扰动 / 轨迹图等，帮助用户直观地理解变量之间的关系和实验结果。2022 年版本还新增了自定义图形功能，用户可以绘制来自任何分析的数据，并通过大小和符号区分点。
- 多种实验设计类型：支持析因设计、响应曲面设计（RSM）、混料设计等多种传统实验设计类型，还提供空间填充设计，如拉丁超立方体设计和最佳距离设计，这些设计能更高效地采样实验空间，适用于计算机实验。
- 设计增强功能：可进行设计扩充，包括重复、分块、添加中心点，还能采用折叠、半折叠和最优扩展策略，以及通过自定义扩充来调整设计空间。
- 统计分析方法：包含方差分析（ANOVA）、逻辑回归、泊松回归等统计技术，可用于分析实验数据和建模变量之间的关系。此外，还支持高斯过程模型，适用于分析确定性响应，如来自计算机实验的响应。
- 残差诊断与影响图：提供残差诊断工具和影响图，包括用于变换分析的 Box-Cox 图，帮助用户识别数据中的模式、异常值和潜在问题。
- 误差传播（POE）：具备误差传播功能，可评估实验误差对结果的影响。
- 数据可视化功能：提供丰富的图形展示选项，如 3D 图形、等高线图、立方体图、扰动 / 轨迹图等，帮助用户直观地理解变量之间的关系和实验结果。2022 年版本还新增了自定义图形功能，用户可以绘制来自任何分析的数据，并通过大小和符号区分点。
- 优化功能：利用数值优化算法，帮助用户找到使目标函数最大化或最小化的输入变量组合，从而确定最佳实验条件或产品配方。
- Python 集成功能：用户可以创建与 Stat-Ease 360 交互的 Python 脚本，利用整个 Python 生态系统进行数据可视化、分析和处理，实现更复杂的功能和自定义操作。
- 数据导入导出功能：支持直接在 Stat-Ease 360 和 Microsoft Excel 之间导入和导出数据及设计文件，方便数据的传输和共享。
- 随机块分析功能：可以将块视为随机块或固定块，有助于对不受控制的变量进行更精确的统计分析，如逐批或逐日分析。
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