均匀设计方法简介

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均匀设计法

第六章均匀设计法
二、均匀设计表
▪ 均匀设计表符号表示的意义
均匀表的代号
U7(76)
因素数
因素的水平数试验次数
第六章均匀设计法
➢一般的均匀设计表水平数为奇数 ➢当水平数为偶数时，用比它大1的奇数表划去最后一行即可得到水平数为偶数的均匀设计表 ➢利用均匀设计表安排试验时，试验点是均匀的
从两因素11水平的均匀设计布点图可以直观地看到
▪均匀设计法不再考虑数据“整齐可比”性，只考虑试验点在试验范围内充分“均衡分散”
第六章均匀设计法
均匀设计的特点
➢ 均匀设计是一种适用于多水平的多因素试验设计方法，具有如下特点：
1 试验点分布均匀分散 2 在处理设计中各个因素每个水平只出现一次 3 适用于多水平多因素模型拟合及优化试验 4 试验结果采用回归分析方法
“方开泰,均匀设计与均匀设计表,科学出版社(1994).”
第六章均匀设计法
正交试验可以进行部分试验而得到基本上反映全面情况的试验结果，但是，当试验中因素数或水平数比较大时，正交试验的次数很多。如5因素5水平，用正交表需要安排52＝25次试验。这时，可以选用均匀设计法，仅用5次试验就可能得到能满足需要的结果。
第六章均匀设计法
➢均匀设计法诞生於1978年。由中国著名数学家方开泰教授和王元院士合作共同发明。 ➢中国科学家巧妙的将“数论方法”和“统计试验设计”相结合，发明了一种全新的试验设计方法，这就是均匀设计法。 ➢中国数学会均匀设计分会

均匀设计法的基本原理和应用范围

模型效果。
多因素系统分析
总结词
在多因素系统分析中，均匀设计法可用于研究多个因素之间的交互作用，揭示系统的内在规律。
详细描述
在多因素系统分析中，需要研究多个因素之间的交互作用。通过均匀设计法，可以有效地安排实验条件，以最少的实验次数获得最佳的实验效果。
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02
通过均匀分布的试验点，可以减少试验次数，提高试验效率，同时保证试验结果的准确性和可靠性。
试验点分布
试验点分布是指试验点在试验范围内的具体位置，需要考虑试验点的数量、位置和均匀性。
试验点分布可以采用不同的方法来确定，如网格法、随机法等，以保证试验点在试验范围内的均匀分布。
试验设计步骤
有限制条件
在满足一定限制条件下选择实验点。
均匀分散
在实验范围内，实验点均匀分散，避免集中在某些区域。
高效性
通过合理设计，用较少的实验次数获取更多信息。
与其他设计方法的比较
与正交设计法比较
均匀设计法的实验点分布更均匀，适用于探索性实验和多因素多水平实验。
与拉丁方设计法比较
拉丁方设计法适用于两因素实验，而均匀设计法可应用于多因素实验。
避免实验点过于集中或分散。
A 高效性
均匀设计法能够快速有效地生成实验设计方案，减少实验次数，提高

均匀设计

x1
原料配比
x2
吡碇总量 (ml)
x3
反应时间 (hr)
水
平
1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0 3.4
10 13 16 19 22 25 28
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5
10
第2步: 选择相应的均匀设计表.
每个均匀设计表有一个记号，它有如下的含义: 均匀设计因素的最大数
人们使用“拟水平法”，或用优化方法计算，求出相应的均匀设计表。
29
这种混合因素混合水平表有如下的记号和含义：
定量因素的最大数
定性因素的最大数
均匀设计
Un(q ×
1
… × q × d ×
k 1
…× d
t
)
试验次数
各定量因素之水平数
各定性因素之水平数
例： 12
U (12×6×4×3２ ×2２ )
例1.1 :阿魏酸的制备
阿魏酸是某些药品的主要成分，在制备过程中，我们想增加其产量。这就是说以阿魏酸的产量作为目标 Y。
8
经过分析研究，挑选出因素和试验区域，为原料配比:1.0---3.4 吡啶总量:10----28 反应时间:0.5---3.5 确定了每个因素相应的水平数为7。如何安排试验呢? 全面交叉试验要N=73=343次,太多了。

均匀设计和正交设计的比较

均匀设计（Uniform Design）和正交设计（Orthogonal Design）是两种常用的实验设计方法，用于确定影响因素和因变量之间的关系，以及确定最适合的因素水平。下面将对这两种设计方法进行比较。

1.定义和原理：

-均匀设计：均匀设计是一种实验设计方法，旨在通过选择一系列设计点，在全区间内均匀覆盖因素水平的组合，从而得到最优的判别能力和推断效果。

-正交设计：正交设计是一种实验设计方法，它通过将影响因素的各个水平进行组合，使得各个因素及其交互作用之间的关系得以均匀分布，从而有效地降低测量误差和背景干扰。

2.设计要素数量：

-均匀设计：均匀设计要求设计点之间具有相似的分布规律，通常需要更多的设计点来达到均匀覆盖的目的。

-正交设计：正交设计要求因素水平之间的关系在各个方向上都是均匀分布的，因此设计所需的样本数量通常比均匀设计少。

3.因素水平组合：

-均匀设计：均匀设计通过选择各个因素的水平组合来实现因素与因变量之间的关系研究，可以包含更多的因素和水平数，但样本点之间的因素水平组合可能会重复。

-正交设计：正交设计通过选择各个因素水平组合的方式来实现因素

与因变量之间的关系研究，可以保证不同因素之间的水平组合均匀分布，

从而减少重复度。

4.探索和解释能力：

-均匀设计：均匀设计具有较高的探索性能，因为它能够覆盖全区间

的因素水平组合，可用于快速筛选和发现影响因素。

-正交设计：正交设计具有较高的解释能力，因为它能够有效地区分

主要因素和交互作用，从而更加精确地解释因果关系。

均匀设计-均匀设计.ppt

3.2 均匀设计的应用方法
均匀设计的具体应用过程一般分以下六个步骤： (1) 确定试验指标、因素、因素水平范围和因素水平数（这是关系到试验成功与否的关键）； (2) 选择合适的均匀设计表建立分次试验的具体因素水平组合； (3) 执行分次试验并取得每次试验的指标值；
3.2 均匀设计的应用方法（续1）
3.1 试验设计的共性问题（续3）
（5）关于因素的水平间隔：水平间隔的大小和生产控制精度是密切相关的。如不切实际地降低试验的水平间隔，在试验范围确定了的情况下必然会引起试验次数的增加；而因素水平间隔太大，其试验结果的中不确定性成分也必然增加；（6）因素和水平的含意可以是广义的：例如五种棉花用于织同一种布，要比较不同棉花影响布的质量的效应，这时“棉花品种”可设定为一个因素，五种棉花就是该因素下的五个水平。
模型为 y=a+bx,线性相关的程度常用相关系数来衡量，在某一显著性水平α下，当相关系数的绝对值大于相关系数临界值时才可以认为x和y 有线性相关关系。
注意：回归模型不等于回归方程，回归方程只是回归模型中的表达方式的部分，一个完整的模型的表述，包括它的数学表达部分—回归方程，还有因素的组成、因素范围和置信水平、随机误差等内容，本文论述中为了直观的原因，可能将“回归方程”表述为“回归模型”。
3.1 试验设计的共性问题（续2）
（3）关于各因素的水平范围：试验水平范围应当尽可能大一点。如果试验在实验室进行，试验范围大比较容易实现；如果试验直接在生产中进行，则试验范围不宜太大，以防产生过多次品，或产生危险。试验范围太小的缺点是不易获得比已有条件有显著改善的结果；（4）关于因素的水平数：若试验水平范围允许大一些，则每一因素的水平个数最好适当多一些；

均匀设计法名词解释

均匀设计法是一种试验设计方法，它的设计点在试验范围内均匀散布。该方法由方开泰教授和数学家王元在1978年共同提出，是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用。

在科学研究和技术开发中，常常需要进行试验设计来探究不同因素对试验结果的影响。试验设计的目的在于最小化试验次数和最大化试验信息的收集。均匀设计法是一种有效的试验设计方法，它可以在试验点均匀散布的条件下，最小化试验次数，同时收集到足够的试验信息。

均匀设计法的优点在于它可以减少试验次数，提高试验效率，同时还可以均匀散布试验点，使试验结果更具代表性。此外，均匀设计法还可以筛选关键因素，帮助研究人员更好地理解试验结果。

在均匀设计法中，每个因素的水平都被均匀地分配到试验中的各个点。这使得每个试验点的数据都能够提供关于该因素的信息，从而使得在较少的试验次数下获得足够的信息成为可能。

总的来说，均匀设计法是一种有效的试验设计方法，可以帮助研究人员在较少的试验次数下收集到足够的试验信息，同时还可以提高试验效率并筛选关键因素。

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计（Uniform Design）是一种高效的试验设计方法，旨在通过尽可能少的试验次数，获得准确、可靠的试验结果。它的原理是通过平衡样本点在各个试验因素水平上的分布，以达到在整个试验因素空间内均匀分布的目的。均匀试验设计具有样本点均匀分布、能较好地估计试验因素的主效应以及交互效应的特点，适用于多因素多水平的试验设计。

1.确定试验因素：首先需要明确试验所涉及的因素及其水平，以及各个因素的重要性和相互关系。

2.构建均匀试验设计：根据试验因素的个数和水平的个数，利用均匀试验设计的原理进行设计。均匀设计矩阵包含了样本点在各个试验因素水平上的分布，每一行表示一个样本点在各个因素水平上的取值。

3.分配试验任务：根据设计矩阵，分配试验任务给不同的试验单位进行实施。每个试验单位根据设计矩阵中的一行数据确定所要试验的因素水平。

4.进行试验：按照试验方案进行实验，并记录相关数据。

5.数据分析：使用统计方法对试验数据进行分析，估计试验因素的主效应和交互效应，并进行模型拟合和预测。

6.结果解释：根据数据分析结果，解释试验结果，找出对样本点影响最大的因素和水平，并给出相关建议和结论。

1.均匀分布的设计点：均匀试验设计的目标是使得样本点在试验因素水平上均匀分布，即使得样本点在整个试验空间内尽可能平均分布。

2.主效应估计：均匀设计在各个试验因素水平上进行均匀取样，能够

较好地估计试验因素的主效应，从而了解各个因素对试验结果的主要影响。

3.交互效应估计：均匀设计的样本点在试验因素水平上均匀分布，可

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计（Uniform design）是一种寻求试验样本的最优分布，以保证观测数据具有较高的效果评价准则的设计方法。其原理是通过确定试验点的位置，使得参数的估计结果更加准确，并且使得试验结果对可能存在的误差具有较高的容忍能力。

1.确定试验因素和水平：首先确定试验中的自变量（也称为因素）和它们的水平。自变量是参与试验的控制变量，水平是每个自变量可能取值的范围。

2.确定试验点数目和试验空间：确定试验所需的样本数目和试验空间的范围。样本数目是试验中所需的试验点的数量，试验空间是试验点的取值范围。根据试验目的和可用资源，确定试验点数目和试验空间的大小。

3.建立均匀分布设计：使用数学方法，根据试验点数目和试验空间的大小，建立均匀分布设计。均匀分布设计的目标是使得试验点在整个试验空间内的分布均匀。

4.进行试验数据的收集：按照均匀分布设计，在试验空间内选择试验点，并进行试验数据的收集。试验数据可以是连续的数值数据、离散的分类数据或者有序的数据。

5.进行试验数据的分析：使用统计方法对试验数据进行分析，计算试验因素与响应变量之间的关系。可以使用回归分析、方差分析等方法，对试验结果进行解释和理解。

使用均匀试验设计的优点包括以下几个方面：

1.减少试验样本数量：均匀试验设计可以通过有效分布试验点，减少所需的试验样本数目。这样可以节省实验资源和时间成本。

2.提高试验效果评价准则：均匀试验设计可以使得试验结果对误差具有较高的容忍能力，提高试验效果评价准则的可靠性和准确性。这样可以更好地评估和优化试验结果。

均匀设计

均匀设计是一种高效、快速的多因素设计分析方法，它将数论与多元统计方法相结合，利用均匀设计表，使各实验因素及水平在实验范围内得到合理的安排，达到用较少的实验点获得更多信息的目的。 30多年来，均匀设计的理论发展迅速，应用十分广泛，国际同行给予充分的肯定和关注。是近年来应用统计中，两个最有影响的方法之一。目前，均匀设计在电脑仿真实验中发挥着重要的作用。
3
2
3
4
0.2132
通常有”*”号的均匀设计表有更好的均匀性，应优先选用，但实验数n确定后，通常Un表比Un* 表能安排更多的因素，故当s较大且超过Un*的使用范围时，可使用Un表。
例如由表1和表6两个均匀设计表U7(74)和 U7*(74)及它们的使用表来安排实验，今有两个因素，若选用U7(74)的1.3列，其偏差 D=0.2398，而选用U7*(74)的1.3列，相应偏差D=0.1582,后者较小，均匀度更好，应优先选用。
U6*(66)来安排3个因素，按照使用表的推荐，用1.2.3前3列，若将AB放在前两列，C放在第3列，并将前两列的水平合并：{1，2} 1 ，{3，4} 2，{5，6} 3 ；同时将第3列水平合并为两水平{1，2，3} 1，使{4，5，6} 2，于是可得设计表（表 8），这是一个混水平的设计表 [U6(32×21)]。
表3 葡萄糖、硫酸铵和尿素因素与水平数

均匀设计及其在药学研究中的应用

在药学研究中，实验设计是至关重要的环节。为了优化实验方案和提高实验效率，科学家们不断探索着各种实验设计方法。其中，均匀设计因其独特的优势而在药学研究中备受青睐。本文将详细介绍均匀设计及其在药学研究中的应用。

均匀设计是一种实验设计方法，它通过在实验范围内均匀选择设计点，以最小化实验误差并最大化实验信息。均匀设计遵循“均匀分散”的原则，使实验点在整个实验范围内均匀分布，从而能够更全面地考察实验因子与响应变量之间的关系。

在药学研究中，均匀设计常用于筛选和优化药物候选物的合成条件、测定药物的生物活性等。通过在多个因子和水平上均匀分布实验点，科学家们可以更全面地研究药物与生物体之间的相互作用，进而提高药物研发效率。

在药物合成中，反应条件对产物的产量和纯度具有重要影响。利用均匀设计，科学家们可以筛选出最佳的反应条件，以提高药物的产率和纯度。例如，通过在温度、压力、溶剂等多种反应条件下进行实验，利用均匀设计分析数据，可以确定最佳的反应条件，为药物的大规模生产提供指导。

在药物研究中，为了筛选出具有优良疗效的药物候选物，科学家们需要在多种生物模型中测试药物的活性。通过采用均匀设计，可以在多个生物模型中均匀分布实验点，以更准确地评估药物的疗效。均匀设计还可以用于研究药物的剂量与疗效之间的关系，为药物的临床试验提供参考。

在药学研究中，均匀设计的优势主要体现在以下方面：

均匀设计通过在实验范围内均匀选择设计点，减少了实验误差，提高了实验结果的精度。这有助于科学家们更准确地研究药物与生物体之间的相互作用，为药物研发提供更为可靠的数据支持。

均匀设计方法简介

在工农业生产和科学研究中，常须做试验，以获得予期目的：改进生产工艺，提高产品收率或质量，合成出某化合物等等。怎样做试验，是大有学问的。本世纪30年代，费歇（R.A.Fisher）在试验设计和统计分析方面做了一系列先驱工作，使试验设计成为统计科学的一个分支。今天，试验设计理论更完善，试验设计应用更广泛。本节着重介绍均匀设计方法。

一、试验设计

对于一项试验，例如用微波加热法通过离子交换制备Cu13X分子筛。我们可以13X分子筛、CuCl2为原料来制备，为寻找最佳条件，应如何设计这个试验呢？若我们已确定了微波加热功率（A）、交换时间（B）、交换液摩尔浓度（C）为三个影响因素，每个因素取五个不同值（即水平：A1，…，A5，B1，…，B5，C1，…，C5）。有两种方法最易想到：

1．全面试验：将每个因素的不同水平组合做同样数目的试验。对上述示例，不计重复试验，共需做5×5×5=125次试验。

2．多次单因素试验：依次考查各因素（考查某因素时，其它因素固定）取最佳值。容易知道，对上示例（不计重复试验）共需做3×5=15次试验。该法在工程和科学试验中常被人们采用，可当考查的因素间有交互作用时，该法所得结论一般不真。

3．正交设计法：利用正交表来安排试验。

本世纪60年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化，使正交试验设计得到更广泛的使用。

70年代以来，我国许多统计学家深入工厂、科研单位，与广大工程技术人员、工人一起，广泛开展正交设计的研究、应用，取得了大批成果。该法是目前最流行，效果相当好的方法。

均匀设计

（3）等水平均匀表的特wk.baidu.com ）
1.每列不同数字都只出现一次,即每个因素在每个 1.每列不同数字都只出现一次, 每列不同数字都只出现一次水平仅做一次试验 2.任两个因素的试验点点在平面的格子点上，每 2.任两个因素的试验点点在平面的格子点上，任两个因素的试验点点在平面的格子点上行每列有且仅有一个试验点性质① 反映了试验安排的“均衡性” 性质①和②反映了试验安排的“均衡性”，即对各因素的每个水平是一视同仁的。各因素的每个水平是一视同仁的。
例：
如果某试验中，三个因素，其中因素A 如果某试验中，有A，B，C三个因素，其中因素A，B 有三个水平，因素C有二水平，分别记作A1 A2， A1，有三个水平，因素C有二水平，分别记作A1，A2， A3，A1，B1，B2，B3和C1，C2。显然， A3，A1，B1，B2，B3和C1，C2。显然，这个试验可以用混合正交表L 来安排，需要做18 可以用混合正交表L18(21×37) 来安排，需要做18 次试验，这等价于全面试验；次试验，这等价于全面试验；若用正交试验的拟水平法，则可选用正交表L 水平法，则可选用正交表L9（34）。直接运用等水平均匀设计是有困难的，这就要运用拟水平法。水平均匀设计是有困难的，这就要运用拟水平法。
可见，对同一个等水平均匀表进行拟水平设计，可见，对同一个等水平均匀表进行拟水平设计，可以得到不同的混合均匀表，可以得到不同的混合均匀表，这些表的均衡性也不相同，不相同，而且参照使用表得到的混合均匀表不一定都有较好的均衡性，本书附录9 定都有较好的均衡性，本书附录9给出了一批用拟水平法生成的混合水平均匀设计表，水平法生成的混合水平均匀设计表，可以直接参考选用。考选用。

均匀设计方法

1均匀设计的特点

化学化工实验多为多因素多水平的实验，对此，以往的设计方法通常有全面实验法和正交实验法。

全面实验法是让每个因素的每个水平都有配合的机会，并且配合的次数一样多。一般地全面实验的次数至少是各因素水平数的乘积。该法的优点是可以分析出事物变化的内在规律，结论较精确，但由于试验次数较多，在多因素多水平的情况下常常是不可想象的。如5因素4水平的试验次数为45=1024次，而6因素5水平的试验次数为56=15625次，这在实际中很难做到。

正交实验法是在试验中使用一套规格化的正交表，排出最有代表性的试验，比较合理地节省试验次数，并能从仅做的少数试验中充分得到所需信息。该法的优点是从方案设计到结果分析都完全表格化，试验具有均匀分散、整齐可比性，是安排多因素试验的有效方法，因此被广泛应用。但是有些试验，由于影响因素很多，每个因素变化范围大，水平也多，即使采用正交设计法，试验次数仍嫌太多。对于要求时间紧和昂贵的科学试验，亦不允许安排太多的试验。

对于这种情况，继60年代华罗庚教授倡导、普及的优选法和我国数理统计学者在国内普及推广的正交法之后，于70年代末应航天部第三研究院飞航导弹火控系统建立数学模型、并研究其诸多影响因素的需要，由中国科学院应用数学所方开泰教授和王元教授提出了一种试验设计方法——均匀设计。均匀设计是统计试验设计的方法之一，它与其它的许多试验设计方法，如正交设计、最优设计、旋转设计、稳健设计等相辅相成。

均匀设计是通过一套精心设计的表来进行试验设计的，对于每一个均匀设计表都有一个使用表，可指导如何从均匀设计表中选用适当的列来安排试验。每个表有一个代号U n（q s）或U*n（q s），其中U代表均匀设计；n表示试验次数；q表示水平数；s表示该表最多可安排的因素数。U的右上角加“*”和不加“*”代表两种不同类型的均匀设计表。

均匀设计

均匀设计（Uniform Design），又称均匀设计试验法（Uniform Design Experimentation）），或空间填充设计，是一种试验设计方法（Experimental Design Method。它是只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。它由方开泰教授和数学家王元在1978年共同提出，是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用。

1简介

所有的试验设计方法本质上都是在试验的范围内给出挑选代表性点的方法，方开泰、王元完成的“均匀试验设计的理论、方法及其应用”，首次创立了均匀设计理论与方法，揭示了均匀设计与古典因子设计、近代最优设计、超饱和设计、组合设计深刻的内在联系，证明了均匀设计比上述传统试验设计具有更好的稳健性。该项工作涉及数论、函数论、试验设计、随机优化、计算复杂性等领域，开创了一个新的研究方向，形成了中国人创立的学派，并获得国际认可，已在国内外诸如航天、化工、制药、材料、汽车等领域得到广泛应用。

2提出

均匀设计是继60年代华罗庚教授倡导、普及的优选法和我国数理统计学者在国内普及推广的正交法之后，于70年代末应航天部第三研究院飞航导弹火控系统建立数学模型、并研究其诸多影响因素的需要，由中国科学院应用数学所方开泰教授和王元教授提出的一种试验设计方法。均匀设计是统计试验设计的方法之一，它与其它的许多试验设计方法，如正交设计、最优设计、旋转设计、稳健设计和贝叶斯设计等相辅相成。

我们知道，试验设计就是如何在试验域内最有效地选择试验点，通过试验得到响应的观测值，然后进行数据分析求得达到最优响应值的试验条件。因此，试验设计的目标，就是要用最少的试验取得关于系统的尽可能充分的信息。均匀设计即可以较好地实现这一目标，尤其对多因素、多水平的试验。

均匀设计的基本步骤

均匀设计是一种实验设计方法，用于在有限次试验中寻找最佳的试验条件。以下是均匀设计的基本步骤：

1.确定实验目的和响应变量：首先需要明确实验的目的，确定要研究的响应变量，以便于确定实验的主要内容和目标。

2.确定实验因素和水平：根据专业知识和实际经验，选择对响应变量影响较大的因素作为实验因素。根据实际情况和历史数据，为每个实验因素选择适当的水平。

3.制定均匀设计表：根据实验因素和水平的数量，选择合适的均匀设计表进行实验。均匀设计表是一种特殊的矩阵，用于安排实验并确保各因素水平在实验中均匀分布。

4.安排实验：根据均匀设计表，安排实验的具体实施方案。确保每个实验条件只被试验一次或多次，以确保结果的准确性。

5.收集数据：按照实验方案进行实验，并记录各实验条件下的响应变量值。

6.分析数据：对收集到的数据进行分析，探索各因素与响应变量之间的关系。可以采用回归分析、方差分析等方法进行数据分析。

7.优化条件：根据数据分析结果，选择最优的实验条件进行进一步优化。这可能涉及对实验方案进行调整或重复试验。

8.验证和确认：对优化后的条件进行验证和确认，以证明其在实践中具有可行性和有效性。

9.总结和报告：整理实验过程和结果，编写详细的实验报告，总

结实验的经验和教训，并提出改进意见和建议。

以上步骤是一个典型的均匀设计过程的基本流程。具体的实施过程中，可以根据实际需求和条件进行调整和优化。

《均匀设计法》课件

ERA
优化实验次数
减少实验次数
通过合理安排实验方案，使用均匀设计法可以显著减少实验次数，提高实验效率。
节约资源
较少的实验次数意味着资源的节约，包括人力、物力和财力等。
快速得到实验结果
通过减少实验次数，可以更快地得到实验结果，缩短研发周期。
优化实验因素
全面考虑因素
在实验设计过程中，应全面考虑所有可能影响实验结果的变量因
ERA
定义与特点
定义
均匀分散
均匀设计法是一种实验设计方法，旨在通过合理安排实验点在参数空间内均匀分散，以减少实验次数和优化实验结果。
实验点在参数空间内均匀分散，确保各参数组合得到充分考虑。
高效性
系统性
通过减少实验次数提高效率，降低实验成本。
按照一定规则和结构进行实验安排，保证实验的完整性和系统性。
代表性
选择的实验点应具有代表性，能够反映实验范围内的各种情况和变化趋势。
可行性
实验设计方案应具有实际可行性，考虑到实验条件、资源、时间等因素的限制。
均匀设计法的实施步骤
确定因素和水平
选择影响实验结果的主要因素，并确定每个因素的取值范围和水平。
实施实验
按照实验设计表进行实验，记录实验数据和结果。
ERA
化学实验中的应用
总结词
高效、准确