실험계획법(DOE)은 여러개의 예측변수(X)의 값을 동시에 변경하는 방법으로 반을결과(Y)의 값을
최적화 하기위해 사용한다.
반응결과값은 보통 연속형 변수인 경우가 많지만 가끔 속성 데이터난 범주형(합격/불합격, 채택/기각 등)를
최적화해야하는 경우도 있을 것이다.

예를들어, 3개의 예측변수로 완전배치 실험계획을 하면 다음과 같은 8 Run의 실험배치를 구할 수 있고,
범주형(Y/N)의 반응 결과를 10회 반복 측정하여 다음과 같은 결과를 구할 수 있다.

그런 다음 반응결과를 백분율로 계산하여 다음과 같이 계산할 수 있다.

백분율은 정규분포보다는 이항분포를 따르며 대부분의 통계적 검정에 대한 기본 가정을 따르지 않는다.
변동성의 한계를 제한하는 작거나 큰 비율(예를 들면, <30% 혹은 >70%)에 대해서는 특히 기본가정을 따르지 않는다.
이러한 백분율 데이터 분포에 대한 정규성을 회복시키기 위해 아크사인 변환을 적용할 수 있다.

이제 실험계획 분석 방법을 할 수 있다.
이어서 다음 글에서 이 데이터를 이용하여 분석을 하려고 한다.