优点：
1. 有效使用数据：SDoE 方法有助于减少获得可靠结果所需的实验次数。这节省了时间和资源，因为获得相同信息所需的实验更少。
2. 增加对系统变量的理解：SDoE 方法有助于识别影响系统的最重要变量。这有助于理解系统并有助于决策过程。
3. 可靠的结果：使用 SDoE 方法有助于获得可重现的可靠结果，从而提高结果的可信度。
4. 灵活性：SDoE 方法灵活，可以适应不同类型的系统和应用。
缺点：
1. 适用性有限：SDoE 方法不能用于具有大量变量或变量之间关系未知的复杂系统。
2. 初始成本高：开发 SDoE 方法需要投入大量时间和资源，这对小型组织或研究团队来说可能是一个障碍。
3. 需要专业知识：SDoE 方法需要实验设计、数据分析和统计建模方面的专业知识，但并非所有组织都具备这些知识。
4. 假设和简化：SDoE 方法依赖于某些可能并非在所有情况下都适用的假设和简化，这可能导致结果不准确。
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