均匀设计与均匀设计表
6均匀设计
yˆ 0.2142 0.0792x3
这个结果与人们的经验不符。
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然后,我们尝试用二次回归模型来匹配这些数据:
y 0 1x1 2 x2 3x3 11x12 22 x22 33x32 12 x1x2 13x1x3 23x2 x3
3.均匀设计表任两列组成的试验方案一般并 不等价。
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6.2.3 使用均匀设计表
1.刻划均匀度用偏差D,越小,均匀度越好。 偏差D可对任一均匀设计表 U n或 中U任n* 意二列、任意三列、 …进行计算,从中选出使D达到最小的列作为使用列,从 而形成使用表。
如下表就是均匀设计表 U7的(76使) 用表,s表示因子数。
6
5
4
3
2
11 2 3 4 5 6
6.2.1
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均匀设计表任两列组成的试验方案一般不等价
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均匀设计有其独特的布(试验)点方式:
1.每个因素的每个水平做且仅做一次试验。
2.任两个因素的试验点点在平面的格子点上, 每行每列有且仅有一个试验点。
此二性质反映了均匀设计试验安排的“均衡”, 即对各因素,每个因素的每个水平一视同仁。
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2.利用均匀设计表来安排试验的步骤:
(1)根据试验目的,选择合适的因素和相应的水平。 (2)选择适合该试验的均匀设计表,然后根据该表
的使用表从中选出列号,将因素分别安排到这些列 号上,并将这些因素的水平按所在列的指示分别对 号,试验就安排好了。
详见下例:
6 均匀设计
• 思考题:
• 正交设计和均匀设计各有什么特点?正 交试验设计的基本步骤有哪些?
• 有一组实验数据,用最小二乘法原理可 配置成一元线性回归方程和一元指数回 归方程,如何判断哪个方程更拟合实验 数据?
4 需要注意的问题
• • • • • 试验次数问题 设计表的选择 回归模型建立 回归模型优化 试验参数优化
4.1 试验次数问题
均匀设计的最大特点是试验次数等于 因素的最大水平数 试验次数与被考察的因素的个数有关, 建议试验次数选为因素数的3倍左右为 宜, 这样选择的均匀设计表的均匀性好, 也有利于以后的建模和优化。
第六章 均匀设计
Uniform Design
1 均匀设计的概念与特点 2 均匀设计表 3 均匀设计的基本步骤
4 均匀设计应注意的问题
1 均匀设计的概念和特点
1.1 均匀设计的概念
均匀设计是由中国数学家方开泰教授和王元教授 在1978年共同提出,是数论方法中的“维蒙特卡罗 方法”的一个应用,已得到国际上广泛承认。 只考虑试验点在试验范围内均匀分布的一种试验 设计方法。 它适用于多因素、多水平的试验设计,是部分实 施的试验设计。 试验次数等于因素的水平数,比正交设计更能减少 试验次数。
4.2 模型好坏的判断标准问题
F检验给出的显著性与否是判断回归模型是否有 效的重要依据,如在复相关系数或相关系数上,R2 数 值越大越好, 但模型的好坏,在数理统计中还有误差自由度 和离回归标准误进行判断。 模型一般应保持误差自由度≥5,前面有 “试 验次数选为因素数的3倍左右为宜” 观点就在于此。
1.2 均匀设计的特点
1)均匀设计具有试验设计方法的共性及本质
内容,从少量试验结果中获取带规律性的结 果,也可进行回归分析。
均匀设计PPT课件
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7.3 均匀设计的应用
(1)例7-1 • 4因素9水平 • 选U9(95) • 3元线性回归 • 根据偏回归系数正负判断各因素与试验结果的正负相关
性 ➢系数为正,表明试验指标随该因素的增加而增加 ➢系数为负,表明试验指标随该因素的增加而减小 • 判断因素主次
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(2)例7-2 • 4因素10水平 • 选U10*(108),将A,B,C,D分别放在1,3,4,
7.1 均匀设计表
7.1.1 等水平均匀设计表
(1)记号: Un(rl)或 Un*(rl)
• U——均匀表代号; • n——均匀表横行数(需要做的试验次数); • r——因素水平数,与n相等; • l——均匀表纵列数; • *——均匀性更好的表,优先选用Un*表
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(2)使用表 每个均匀设计表都附有一个使用表 D表示均匀度的偏差(discrepancy),D↓,均匀分散性↑
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(3)特点 每列不同数字都只出现一次 任两个因素的试验点点在平面的格子点上,每行每列有且仅有一个试验点
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1,3列
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1,4列
• 均匀设计表任两列组成的试验方案一般不等价 • 等水平均匀表的试验次数与水平数一致 ➢均匀设计:试验次数的增加具有“连续性” ➢正交设计:试验次数的增加具有“跳跃性”
• 混合水平均匀表的任一列上,不同水平出现次数是相同 的,但出现次数≥1
均匀设计和均匀设计软件讲解
1.2 均匀设计的特点(续3)
时,因素偏回归平方和的大小也体现了它对试验 指标影响的重要性。这些一般都要借助计算机才 能完成。
2 均匀设计的原理
均匀设计表和使用表各部分的含义 均匀设计表的构造方法 均匀设计表的使用表的产生方法 混合水平均匀设计表的产生方法
2.1 均匀设计表和使用表各部分的含义
均匀设计表U11(116)和它的使用表
均匀设计表 U11(116)
U11(116)的使用表
123456
1 1 2 3 5 7 10 2 2 4 6 10 3 9 3 3 6 9 4 10 8 4 481967 5 5 10 4 3 2 6 6 617895 7 7 3 10 2 5 4 8 852713 9 975182 10 10 9 8 6 4 1 11 11 11 11 11 11 11
因素3选用水平 11 8 5 2 13 10 7 4 1 12 9 6 3
2.4 混合水平均匀设计表的产生方法
上面介绍的是各试验因素水平数相等情况下 的均匀设计表,若各因素的水平数不等,则需要 采用混合水平的设计表进行试验设计。将均水平 的设计表转换为混合水平的表的方法可采用常用 的拟水平法。一个试验次数为 n的设计表,试验 因素中某个或几个因素的水平数不足n,为m(n 必 须为 m的整数倍),则将设计表中代表该因素的水 平合并,具体的合并方法是:设 i为该试验因素 的第 i水平(i=1,2,…,n),将 i从小到大分成 m 组,每组有n/m个i,用 i所在的组的数值 m代替 设计表中的 i,这样就形成了混合水平设计表混 合水平的设计表的例子如下:
2.3 均匀设计表的使用表的产生方法(续1)
由于这个报告的目的是向大家介绍这种试验 方法,而且关于偏差计算的内容也很多,因而关 于均匀性偏差的计算方法和具体产生使用表的方 法在此不做介绍(有特别需要者可以参见参考文 献[1] )使用者只需要按每个均匀设计表所附的使 用表进行试验安排即可。比如,欲进行一个3因 素、每因素13水平的试验,可以选用均匀设计表 U13*(134),使用表中推荐的列为1,3,4,则所有13 次试验时各因素的水平组合为:
试验设计-第07章-均匀设计
§2 均匀设计表
一、均匀设计表
列号 试验号
1 1 2 3 4 5
2 2 4 1 3 5
3 3 1 4 2 5
4 4 3 2 1 5
U a (b )
c
U 5 (5 )
其中 U 表示均匀设计表
4
1 2 3 4 5
a 表示行数,即均匀试验次数; b 表示每列中的不同字母个数,即每个因素的水平数; c 表示列数,即该均匀设计表最多能安排的因素数。
例:无粘上漿是纺织工业的一项重要改革,用化 学原料代替淀粉可以节省大量的粮食,CMC(羟 甲基纤维毛内)就是一种代替淀粉的化学原料,为 了寻找CMC的最佳生产条件,拟进行53因素试验, 选定的因素水平如表。
因素水平表
水 平 因 素 A 碱化时间(min)
1
2 135 26 105
3 150 27 120
L25 (5 )
6
10
5
U 25 (25 )
0 5 10 15 20 25
4
0
正交试验与均匀试验(试验点数相等) 正交试验点
均匀试验点
5水平2因素情况下,n=5 的均匀试验。
5
4
3
L25 (5 )
6
2
1
U 5 (5 )
0 1 2 3 4 5
4
0
正交试验与均匀试验(试验点数不等) 正交试验点
均匀试验点
0
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6
43
32
21
0
0 1
1 2
2 3
43
54
65
第1、3列各水平在 平面格子点上的组合
第1、6列各水平在 平面格子点上的组合
第7章_均匀设计
Page 23
第7章 均匀设计
Uniform Design 用Excel“规划求解”工具寻求例7-2的最优方案
目标单元格输入回归方程: “=275.85-9.16*C3-21.90*C4 -21.14*C5+1.40*C6+ 1.16*C3*C4+0.73*C5^2”
Page 24
例如:某试验有A,B,C三个因素;A,B为3水平;C为2水平。 若用正交设计:可用L18(21×37)或拟水平选L9(34)。 用均匀设计:可将U6*(64)改造成U6(32×21)。 改造方法:将A和B放在前两列,C放在第3列。然后将前两列 的水平合并为3水平,第3列的水平合并为2水平。即 前两列:{1,2}合并为1,{3,4}合并为2,{5,6}合并为3。 第3列:{1,2,3}合并为1,{4,5,6}合并为2。 于是可得一个混合水平的设计表:U6(32×21)。
0.986 0.973 0.964 2.047 9
由于x3,x4不显著,去掉x3,x4再进行回归分析,得回归方 程为: y=20.393+1.72x1-10.33x2 x1对应的P-value<0.01,非常显著; x2对应的0.01<P-value<0.05,显著。 (3)优方案确定 据第一个回归方程,系数为正取上限 ,系数为负取下 限 ,故优方案为: A9B5C9D8
Page 5
第7章 均匀设计
Uniform Design
U 6 (32 21 )
试验号 1 2 3 4 5 6
列号 1
(1)1 (2)1 (3)2 (4)2 (5)3 (6)3
2
(2)1 (4)2 (6)3 (1)1 (3)2 (5)3
3
(3)1 (6)2 (2)1 (5)2 (1)1 (3)2
第六章 均匀设计
学会直接套用书上附录7中的混合水平均匀设计表。
6.1均匀设计表
6
试验号
1 2 3 4 5 6
1(A)
(1)1 (2)1 (3)2 (4)2 (5)3 (6)3
2(B)
(2)1 (4)2 (6)3 (1)1 (3)2 (5)3
3(C)
(3)1 (6)2 (2)1 (5)2 (1)1 (4)2
由等水平均匀表U6*(64)的1、2、3 列生成混合水平均匀表U6(32×21)
9
6.3均匀设计的应用
6Байду номын сангаас3均匀设计的应用
具体例子见书P118~121例7-1、7-2,主要要求掌握 应用的基本步骤及直观分析法,掌握回归分析法在均匀 设计中的应用。
10
6.3均匀设计的应用
P118~119例7-1结果分析
y 18.585 1.644x1 11.667x2 0.101x3 3.333x4
列号 1 1 2 3 4 5 6 7 2 3 6 1 4 7 2 5 3 5 2 7 4 1 6 3 4 7 6 5 4 3 2 1
表6-2 U 7 (7 4 ) 的使用表
因素数 2 3 4 1 1 1 列号 3 2 2 D 0.2398 3 0.3721 3 4 0.4760
* 表6-4 U 7 (7 4 ) 的使用表
1
第六章 均匀设计
均匀设计是中国数学家方开泰和王元提出来的,它是采 用一套精心设计的均匀表来安排试验,这种表与正交表相 比,只考虑试验点的“均匀散布”,而不考虑“整齐可 比”,因而可以大大减少试验次数,特别适用于试验因素 及其水平较多的情况。
6.1均匀设计表
6.1.1等水平均匀设计表(附录P215~220)
均匀设计
Regression Residual Total
a. Predic tors: (Con stant), X 3 方 , X1X2, X4, X1, X2, X3 b. Dependent Variable: Y
Coefficientsa Standardi zed Coefficien ts Beta -2.146 -2.715 -4.106 .329 4.695 3.658
在淀粉接枝丙烯制备高吸水性树脂的试验中,为了提高树脂吸盐水的能力,考察 了丙烯酸用量X1,引发剂用量X2,丙烯酸中和度X3和甲醛用量X4四个因素,每个因素取 9个水平,如下表所示:
根据因素和水平,我们选取均匀设计表U9﹡(94)或U9﹡(95)。但由于它们的使 用表可以发现,均匀表U9﹡(94)最多只能安排3个因素,所以选用U9﹡(95)来安排 该实验。根据U9﹡(95)的使用表,将x1,x2,x3,x4,x5分别放在U9﹡(95)表的1, 2,3,4,5列,试验方案和试验结果如下表所示:
即丙烯酸用量>引发剂用量>丙烯酸中和度>甲醛用量。
例7-2 利用废弃塑料制备清漆的研究中,以提高警惕清漆漆膜的附着 力作为试验目的。结合专业知识,选定了以下四个因素,并确定了每 个因素的考察范围。 因素及水平见下表U10﹡(108):
Coefficientsa Standardi zed Coefficien ts Beta .368 .798 -.315 .333
t 5.896 -7.115 -6.483 -8.120 7.344 8.430 7.456
Sig. .010 .006 .007 .004 .005 .004 .005
a. Dependent Variable: Y
混合水平的均匀设计表
• 2.水平数相同时偏差的比较
• 两种设计水平数相同,但试验数不同的比较。其中当均匀设计的试验数为6时,相应正 交设计的试验数为62,例如 的偏差0.1875,而L36(62)的偏差为0.1597,两者差别 并不很大。所以用均匀设计安排的试验其效果虽然比不上正交设计,但其效果并不太差 ,而试验次数少了6倍。
“方开泰,均匀设计与均匀设计表,科学出版社(1994).”
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。
▪1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验,希望每个因素的水平数要多 于10,而试验总数又不超过50,显然优选法和正交设计都不能用,方开泰与王元经过几个月的 共同研究,提出了一个新的试验设计,即所谓“均匀设计”,将这一方法用于导弹设计,取得了成 效。
11 10
9 8 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
11 10
9 8 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
▪如U6(64)表示要做次6试验,每个因素有6个水平,该表有4列。
U6(64)
列号
1
2
3
4
试验号
1
1
2
3
6
2
2
4
6
5
y在 第 k次 试 验 的 结 果 。
L ij
n k 1
xik
_
x
i
xik
_
x
8. 均匀试验设计表
二、均匀设计试验结果的分析
1、直观分析 2、回归分析
实例:某酒厂在生产啤酒过程中,选择 底水(X1)和吸氨时间(X2)进行一比 较试验,两因素均选9个水平,试验考核 的指标为吸氨量(Y)。
试验因素水平为:
因素
水平
底水(X1) 136.5 (g)
吸氨时间(X2) 170
(min)
137.0
说明:王元、方开泰的研究表明,由于均匀 设计表列间的相关性,用Un(mk)最多可 以安排(k/2)+1个因素。这里(k/2)取 整,如(5.8)则取5。
U5(54)最多可安排3个因素,最大4个因素。 U6(66)最多可安排4个因素,最大6个因素。 U7(76)最多可安排4个因素,最大6个因素。 U8(86)最多可安排4个因素,最大6个因素。 U9(96)最多可安排4个因素,最大6个因素。 U10(1010)最多可安排6个因素,最大10个因素。
180
137.5
190
138.0
200
138.5
210
139.0
220
139.5
230
140.0
240
140.5
250
选择U9(96)均匀设计表 同时根据U9(96)设计使用表可将两因
素分别安排在第一列、第三列。试验方 案及结果见下表:
因素 列号 试验号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
X1(底水)
3
3 6 9 1 4 7 10 2 5 8
4
4 8 1 5 9 2 6 10 3 7
5
5 10 4 9 3 8 2 7 1 6
6
6 1 7 2 8 3 9 4 10 5
7
7 3 10 6 2 9 5 1 8 4
均匀设计表
、第七章均匀设计表均匀设计表U n(q p)说明:n均匀设计表的试验方案数q列的水平数p均匀设计表的因子数均匀设计表根据水平数q和试验方案数n的关系分为两类,一类为水平数等于试验方案数的U n(n p)型均匀设计表,另一类为水平数小于试验方案数的U n(q p)型均匀设计表。
本附录的均匀设计表均来源于方开泰教授的均匀设计网站:在这里向方开泰教授对于均匀设计做出的卓越贡献表示崇高的敬意!本附录从中摘录了部分常用的基于中心化偏差的均匀设计表供供大家使用,主要包含以下内容:】U n(n p)型表:仅列出因子数不超过7,试验方案数不超过30的部分设计方案。
U n(q p)型表:仅列出水平数不超过6,试验方案数不超过30的部分设计方案。
均匀设计表在使用时,按照相应的因子数p、水平数q和试验方案数n选定之后,加上相应均匀设计表U n(q p)的第一列即可。
(一)U n(n p)型均匀设计表U5(5p)~U6(6p)·{U8(8p)U9(9p)U10(10p)U12(12p)U15(15p)U16(16p)*U18(18p)U20(20p)U24(24p)U25(25p)U27(27p)—U30(30p)(二)U n(q p)型均匀设计表·U9(3p)U12(3p)》U15(3p)U18(3p)"U21(3p)U24(3p)¥U8(4p)!U12(4p)U16(4p)U20(4p)U24(4p)U10(5p)U15(5p)U20(5p)U25(5p)U12(6p)U18(6p)U24(6p)U30(6p)。
均匀设计与均匀设计表
第一章试验设计和均匀设计1.1试验设计在工农业生产和科学研究中,经常需要做试验,以求达到预期的目的。
例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗,特别是新产品试验,未知的东西很多,要通过试验来摸索工艺条件或配方。
如何做试验,其中大有学问。
试验设计得好,会事半功倍,反之会事倍功半,甚至劳而无功。
本世纪30年代,由于农业试验的需要,费歇尔(R.A.Fisher)在试验设计和统计分析方面做出了一系列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一个分支。
随后,F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分支在理论上日趋完善,在应用上日趋广泛。
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,在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。
田口玄一的方法对我国试验设计的普及和广泛应用有巨大的影响,70年代我国许多统计学家深入工厂、科研单位,用通俗的方法介绍正交试验设计,帮助工程技术人员进行试验的安排和数据分析,获得了一大批优秀成果,出版了许多成果汇编,举办了不少成果展览会。
在广泛使用试验设计方法的洪流中,必然会出现一些新的问题,这些总是用原有的各种试验设计方法不能圆满地解决,特别是当试验的范围较大,试验因素需要考察较多等级(在试验设计中这些等级称之为水平)时,用正交试验及其它流行的试验方法要求做较多的试验,常使得试验者望而生畏。
许多实际问题要求一种新的试验方法,它能有效地处理多水平的试验,于是王元和方开泰于1978年提出了均匀设计(见文献「1-3」),该设计考虑如何将设计点均匀地散布在试验范围内,使得能用较少的试验点获得最多的信息。
10多年来,均匀设计在国内得到了广泛应用,并获得不少好的成果。
试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用,例如:1)提高产量;2)减少质量的波动,提高产品质量水准;3)大大缩短新产品试验周期;4)降低成本;5)延长产品寿命。
第七章均匀设计PPT课件
2021/2/11
பைடு நூலகம்
2
王元
方开泰
中国科学院数学研究所 中国科学院院士
2021/2/11
中国科学院应用数学研究所 北京师范大学- 香港浸会大学联合国际学院 美国数理统计科学院终身院士 美国统计学会终身院士
3
§7.1 均匀设计表
yˆ 27.9 4.83ln Cd 5.27 ln Cu 2.29 ln Ni 0.670(ln Cd )2 0.367(ln Cu)2 0.710(ln Ni)2 0.576 ln Cd ln Zn 0.393 ln Zn ln Ni 0.401 ln Zn ln Cr 0.384 ln Zn ln Pb
2021/2/11
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7.3.4 SAS回归分析
Data sasuser.DOE346; Input Cd Cu Zn Ni Cr Pb Y; CdCu=Cd*Cu; CdZn=Cd*Zn; CdNi=Cd*Ni; CdCr=Cd*Cr; CdPb=Cd*Pb; CuZn=Cu*Zn; CuNi=Cu*Ni; CuCr=Cu*Cr; CuPb=Cu*Pb; ZnNi=Zn*Ni;
16
7.2.4 新均匀设计表
由于基于CD2偏差和WD2偏差的均匀设计表具有更好的均 匀性,方开泰教授在2000年左右研制了2580多张新的均匀 设计表。
参见本章提供给大家的附件文件夹“第七章 均匀设计表 UniformDesign” 。或登录方开泰教授的“均匀设计网站”: 查询。
2021/2/11
此方程对应的误差标准差的估计为 ˆ 21.5, 决4.6定33系 数是0.948。
均匀设计
7.2.3 使用均匀设计表
* 偏差D可对任一均匀设计表 U n 或 U n 中任意二列、任 意三列、…进行计算,从中选出使D达到最小的列作为使 用列,从而形成使用表。
如下表就是 U 7 (76 ) 的使用表,s表示因子数。 均匀设计表 U 7 (76 ) 的使用表
若从中选出5列使用,就会使偏差D过大,故建议不使 用,把使用表中不出现的列剔去,并重新编号,可以得到 U 7 (7 4 ) 及其使用表。
i 2n ,i 1,2, , n
Un(n m)中n个试验点变换成C m=[0,1]m中的n个点。 考虑Un(n m)中n个试验点的均匀性等价于考虑在 [0,1]m中 的均匀性。
2019/1/11 10
(3)设
是[0,1]m中任一点,则
为多维矩形的体积,且 0 V ( x) 1 。 (4)记 nx 为n个点 x1 , x2 ,, xn 落在多维矩形的个数, 则 n x / n 表示有多少比例的点落在矩形中。 若此n个点在[0,1]m中均匀散布,则 n x / n 与该多维 矩形的体积 相差不大。 (5)设 x1 , x2 ,, xn 是[0,1]m中的n个点,则称
2019/1/11 1
王元
方开泰
中国科学院数学研究所 中国科学院院士
中国科学院应用数学研究所 北京师范大学- 香港浸会大学联合国际学院 美国数理统计科学院终身院士 美国统计学会终身院士
2
2019/1/11
§7.1 均匀设计表
7.1.1 均匀设计概述
例7.1 为了研究环境污染对人体的危害,考察六种重
金属Cd、Cu、Zn、Ni、Cr、Pb对老鼠寿命的影响,考察 老鼠体内某种细胞的死亡率。将每一种重金属看成一个
8. 均匀试验设计表解析
8
8 5 2 10 7 4 1 9 6 3
9 10
9 7 5 3 1 10 8 6 4 2 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
列号 试验号
U11(1110)均匀设计表
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3 6 9 1 4 7 10 2 5 8 11
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均匀试验设计——数学用表
内 容
均匀试验设计方法 均匀试验结果的分析
一、均匀试验设计方法
1、均匀设计表 均匀设计表是中科院学部委员王元和方 开泰教授经数月研究而提出的一个适合 于多因素多水平试验设计方法的一套规 格化的表格。 它的一个重要特点是试验因素的水平数 等于试验比较的数目。
U3(32)均匀设计表
1 2 3 4 5 6 7 8 9
结果的统计分析
1、先将X1、X2各水平作线性变换。
Z1j=(X1j-136)/0.5, Z2j=(X2j-160)/10 其中j=1、2、3、•••、9 Z11=(X11-136)/0.5=1, Z12=(X12-136)/0.5=2,余类推。 计算结果表明,经线性变换后的因素水平值恰 好是均匀设计表U9(96)中相应列的水平字码, 见前述结果表。
0.115 0.23
经多次多项式回归拟合得如下回归方程:
2 2 ˆ 169210 y .80 14340 .71x1 16426 .51x4 387741 .60x5 304332 .50x6 213.23x12 1012 .869x5 202045 .70x6
经计算:R=0.9890998; S=581.39; F=12.777; p<0.10; F0.10=9.35
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第一章 试验设计和均匀设计 共17页
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用,并获得不少好的成果。 试 验 设 计 在 工 业 生 产 和 工 程 设 计 中 能 发 挥 重 要 的 作 用 , 例 如: 1) 提高产量; 2) 减少质量的波动,提高产品质量水准; 3) 大大缩短新产品试验周期; 4) 降低成本; 5) 延长产品寿命。 在自然科学中,有些规律开始尚未由人们所认识,通过试验
第一章 试验设计和均匀设计
1.1试验设计
在工农业生产和科学研究中,经常需要做试验,以求达到预 期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、 低 消 耗 ,特 别 是 新 产 品 试 验 ,未 知 的 东 西 很 多 ,要 通 过 试 验 来 摸 索 工 艺 条 件 或 配 方 。如 何 做 试 验 ,其 中 大 有 学 问 。试 验 设 计 得 好 , 会事半功倍,反之会事倍功半,甚至劳而无功。
试验设计的方法很多,本书重点介绍均匀设计,这并不意味 其 它 方 法 不 重 要 ,每 种 方 法 都 有 其 优 点 ,也 有 其 局 限 性 ,根 据 实 际情况选取合适的方法是应用统计的重要内容。
第一章 试验设计和均匀设计 共17页
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1.2试验的因素和水平
在工业、农业、科学研究和军事科学的研究中,经常需要作各种 试验,以研究各种因素之间的关系,找到最优的工艺条件或最好的配 方。让我们先看一个例子: 例 1 在一个化工生产过程中,考虑影响得率(产量)的三个 因素:温度(A),时间(B)和加碱量(C)。为了便于试验的安排,每个因 素要根据以往的经验来选择一个试验范围,然后在试验范围内挑出几 个有代表性的值来进行试验,这些值称做该因素的水平。在该例中, 我们选择的试验范围如下:
本世纪 30 年代,由于农业试验的需要,费歇尔(R.A.Fisher)在 试 验 设 计 和 统 计 分 析 方 面 做 出 了 一 系 列 先 驱 工 作 ,从 此 试 验 设 计 成为统计科学的一个分支。随后,F.Yates,R.C. Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox 和 G.E.P.Box 对试验设 计 都 作 出 了 杰 出 的 贡 献 ,使 该 分 支 在 理 论 上 日 趋 完 善 ,在 应 用 上 日趋广泛。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 ,在 方 法 解 说 方 面 深 入 浅 出 为 试 验 设 计 的 更 广 泛 使 用 作 出 了 众 所 周 知 的 贡 献 。田 口 玄 一 的 方 法 对 我 国 试 验 设计的普及和广泛应用有巨大的影响,70 年代我国许多统计学 家 深 入 工 厂 、科 研 单 位 ,用 通 俗 的 方 法 介 绍 正 交 试 验 设 计 ,帮 助 工 程 技 术 人 员 进 行 试 验 的 安 排 和 数 据 分 析 ,获 得 了 一 大 批 优 秀 成 果,出版了许多成果汇编,举办了不少成果展览会。
不论是均匀设计或配方均匀设计,其数据分析都要藉助于回归 分 析 , 要 用 到 线 性 回 归 模 型 、 二 次 回 归 模 型 、 非 线 性 模 型 ,, 以 及 各 种 选 择 回 归 变 量 的 方 法( 如 前 进 法 、后 退 法 、逐 步 回 归 、最 优 回 归 子 集 等 )。 有 关 回 归 分 析 的 书 籍 成 百 上 千 , 本 书 仅 作 梗 概 介绍。读者很容易找到各种参考书籍获得更详细的介绍。
设计可以获得其统计规律,在此基础上提出科学猜想,这些猜想 促进了学科的发展,例如遗传学的许多发现都藉助于上述过程。
材料工业是工业中的栋梁,汽车拖拉机的制造离不开各种合 金 钢 ,钛 合 金 的 发 明 和 发 现 使 飞 机 制 造 工 业 产 生 飞 跃 。超 导 的 研 究和超导材料的配方息息相关。配方试验又称混料试验 (Experiments with Mixtures),不仅出现于材料工业,而且在人 们 生 活 和 其 它 工 业 中 处 处 可 见 ,例 如 在 中 药 、饮 料 、混 凝 土 的 配 方中。由于在配方中各种材料的总和必须为 100%,其试验设计 必 须 考 虑 到 这 个 约 束 条 件 ,由 于 这 个 原 因 正 交 试 验 设 计 等 方 法 不 能直接用于配方设计。针对配方设计的要求,Scheffé于 1958 年 提出了单纯形格子点设计,随后于 1963 年他又提出了单纯形重 心设计。Cornell[27]对配方试验设计的各种方法作了详尽的介绍 和 讨 论 。显 然 ,均 匀 设 计 的 思 想 也 能 用 于 配 方 试 验 ,王 元 和 方 开 泰 [9]给 出 了 配 方 均 匀 设 计 的 设 计 方 法 和 有 关 的 讨 论 。本 书 第 五 章 将系统介绍配方试验设计和配方均匀设计。
温度: பைடு நூலகம்7.5℃~92.5℃ 时间: 75 分~165 分 加碱量: 4.5%~7.5% 然后在上述范围内,每个因素各选三个水平,组成如下的因素水 平表: