Багатофакторний експериментальний дизайн — Одночасна оптимізація множинних відгуків

Багатофакторний експериментальний дизайн (Multi-response Design of Experiments, MRDoE) розширює класичний експериментальний дизайн (DoE) на ситуації, де необхідно одночасно оптимізувати кілька змінних відгуку. Замість налаштування факторів для одного вихідного результату, експериментатор підбирає окремі регресійні моделі або моделі поверхні відгуку для кожного відгуку, а потім об'єднує їх — найчастіше за допомогою функції бажаності Деррінгера та Суіча (Derringer and Suich's desirability function) — в єдиний складений показник, який спрямовує пошук налаштувань факторів, що задовольняють усі цільові показники відгуку одночасно.