实验设计与分析正交试验设计PPT课件

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正交试验设计PPT课件

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验设计方法提供依据。
03
扩展正交试验设计的应用领域
研究正交试验设计在其他领域的应用可能性,如社会科学、人文科学等。
谢谢
THANKS
正交表的选择与设计
根据试验目的和因素数量选择合 适的正交表。
确定水平数,即各因素的取值数 量。
确定试验次数,即正交表的行数。
试验方案的制定
根据正交表,确定每个因素的取值组合。 确定试验的顺序,以避免误差的积累。
制定详细的试验步骤和操作规程。
试验数据的收集与分析
按照试验步骤进行试验,并记 录每个试验的结果。
降低试验成本
通过优化试验次数,可以减少 人力、物力和时间的投入,从 而降低试验成本。
加速试验进程
较少的试验次数意味着更短的 时间和更快的反馈,有助于加
速产品研发和优化进程。
因素水平的优化
确定关键因素
在正交试验设计中,首先需要明确哪 些因素是关键因素,并针对这些因素 进行优化。
选择合适水平
针对每个关键因素,选择合适的水平 进行试验,以获得最佳的试验效果。
CHAPTER
人工智能与机器学习在正交试验设计中的应用
机器学习算法优化正交试验设计过程
01
通过机器学习算法,可以自动分析历史数据,预测最佳试验条
件,从而减少试验次数,提高试验效率。
数据挖掘与知识发现
02
利用机器学习技术对大量试验数据进行挖掘,发现隐藏的模式
和关系,为后续试验提供指导。
自动化与智能化
03
结合人工智能技术,实现正交试验设计的自动化和智能化,减
少人为干预,提高试验精度和可靠性。
多目标优化问题的正交试验设计研究
1 2 3
多目标决策理论的应用

《正交实验法》课件

《正交实验法》课件

临床试验设计
正交实验法可用于设计临 床试验方案,优化试验参 数,提高试验的可靠性和 效率。
医学诊断方法优化
通过正交实验法,可以优 化医学诊断方法,提高诊 断的准确性和可靠性。
PART 04
正交实验法的扩展与改进
多因素正交实验设计
பைடு நூலகம்
定义
优点
多因素正交实验设计是正交实验法的 一种扩展,它用于研究多个因素对实 验结果的影响。
对于非水平因素或非参数实验 ,正交实验法可能不适用。
正交表的选择和实验设计需要 经验积累,否则可能导致实验
结果不准确。
PART 02
正交实验法的基本原理
正交表的概念与分类
总结词
正交表是正交实验法中的核心工具,用于安排多因素多水平的实验。
详细描述
正交表是一张预先制定的表格,用于安排实验并记录实验结果。根据实验因素的数量和每个因素的水平数,可以 选择不同的正交表。正交表有多种类型,如L4(2^3)、L8(2^7)等,其中L表示正交表,括号内数字表示实验因素 数和每个因素的水平数。
农药配制
通过正交实验法,可以找 到最佳的农药配方,有效 防治病虫害,同时减少对 环境的负面影响。
种植技术优化
正交实验法可以帮助农业 科研人员优化种植技术, 提高作物的生长速度和抗 逆性。
医学研究中的应用
新药研发
在药物研发过程中,正交 实验法可用于筛选最佳的 药物配方和剂量,提高药 物的疗效和安全性。
交互效应和水平间的差异。
优点
能够同时研究不同水平因素之间 的交互作用,更全面地了解实验
系统的特性。
正交实验与其他实验设计方法的比较
与单因素实验设计比较
单因素实验设计只考虑单个因素对实验结果的影响,无法全面了解多因素之间 的交互作用。正交实验设计能够同时研究多个因素,更全面地了解实验系统的 特性。

《正交试验设计》PPT幻灯片PPT

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或实体
➢ 在试验性研究中,感兴趣的变量是明确规定的, 因此,研究中的一个或多个因素可以被控制,使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种:品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响,需要选择一些地块,在每个地 块种上不同的品种,然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据,也就是对应于每个处理的样本 容量为1;为获得每个品种的更多数据,必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块,而是12个 地块,然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块,这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据:
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析:
➢ 二水平正交表: L4(23) , L8(27) L16(215) ,L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) , L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45), L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号:Ln(m k ),且满足:
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行,可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列,最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字,每个因子取三个水平

一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法,并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度

正交试验设计方法(详细步骤)PPT课件

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2021
42
6.3 正交试验设计结果的方差分析法
能估计误差的大小 能精确地估计各因素的试验结果影响的重要程度
2021
43
6.3.1 方差分析的基本步骤与格式
设: 用正交表Ln(rm)来安排试验 试验结果为yi(i=1,2,…n)
2021
44
(1)计算离差平方和
①总离差平方和
S S Ti n 1(y i y )2i n 1y i2 1 n(i n 1y i)2 Q P
三个指标都是越大越好
2021
23
对三个指标分别进行直观分析: ➢ 提取物得率:
因素主次:C A B 优方案:C3A2B2 或C3A2B3 ➢ 总黄酮含量: 因素主次:A C B 优方案:A3C3B3 ➢ 葛根素含量 : 因素主次:C A B 优方案:C3A3B2 综合平衡:A3B2C3
2021
53
(6)列方差分析表
2021
54
6.3.2 二水平正交试验的方差分析
正交表中任一列对应的离差平方和:
例6-9
SSj
1 n(K1
K2)2
2021
55
6.3.3 三水平正交试验的方差分析
r=3,所以任一列的离差平方和:
SSj
3( 3 n i1
Ki2) P
例6-10 注意: ➢ 交互作用的方差分析 ➢ 有交互作用时,优方案的确定
n
设: Q
y
2 i
i1
n
T yi i1
P
1( n n i1
yi )2
T2 n
2021
45
②各因素引起的离差平方和
第j列所引起的离差平方和 :
SSj n r(i r1Ki2)T n2n r(i r1Ki2)P

正交试验设计法.ppt

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影响试验指标的因素往往很多,要根据专业知 识和实践经验认真筛选,筛选的原则是: (1)为减少工作量,一般应尽量少选。为此,应 选择影响大的、未曾研究过的、未掌握其作用规律 的因素为试验因素,而把其他因素作为可控的试验 条件加以确定。 (2)在不影响试验次数的情况下,可以适当增加 试验因素。尤其在初步筛选试验中。
1. 极差分析的内容
1.

图示

极 差


K jm 、K jm
计算


Rj

因素主次
2.
优水平

最优组合

交互作用
变化趋势
2. 极差分析举例
(1) 单指标正交试验的极差分析
用大麻秆制取配抄新闻纸用APMP,要求白度 在55%ISO以上。采用正交试验优化化学预处理的条 件,拟采用的水平因素表如下。
以大麻秆APMP制浆试验为例。
大麻秆APMP试验结果
A B C D 白度(%) 得率(%) 裂断长(km)
1 4.0 2.0 30 60 51.0
83.6
2.71
2 4.0 2.5 40 70 53.3
82.8
2.87
3 4.0 3.0 50 80 53.8
82.1
2.94
4 5.0 2.0 40 80 51.5
有交互列的L827正交表的表头设计
因素 A B A×B C A×C B×C D
列号 1 2 3 4 5
67
• 表中实际安排了ABCD四个因素,其余分别是 某两个因素的交互列。
6. 编制试验方案
杨木浆脂肪酶脱树脂试验方案表
试验号 A
试验因素
B
C
试验结果(树 D 脂降低率/%)

正交试验设计及结果分析ppt课件

正交试验设计及结果分析ppt课件
.
上一张 下一张 主 页
四因素、三水平的试验因素水平表
水平
试验因素
A
B
C
D
1
2
3
.
(3) 选择合适的正交表
正交表的选择是正交试验设计的首要问题。确定了因 素及其水平后,根据因素、水平及需要考察的交互作用的多 少来选择合适的正交表。正交表的选择原则是在能够安排下 试验因素和交互作用的前提下,尽可能选用较小的正交表, 以减少试验次数。
正交表的三个基本性质中,正交性是核心, 是基础,代表性和综合可比性是正交性的必然结 果。
.
上一张 下一张 主 页 退 出
1.4 正交表的类别 1、等水平正交表 各列水平数相同的正交表称为等水
平正交表。如L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中的水平为2, 称为2水平正交表;L9(34)、L27(313)等各列水平为3,称为3 水平正交表。
哪个是次要因素; ▪ 判断因素对试验指标影响的显著程度;
极差分析 ▪ 找出试验因素的优水平和试验范围内的最优组合,即试验因 素各取什么水平时,试验指标最好; ▪ 分析因素与试验指标之间的关系,即当因素变化时,试验指
标是如何变化的。找出指标随因素变化的规律和趋势,为进
方差分析 一步试验指明方向;
▪ 了解各因素之间的交互作用情况; ▪ 估计试验误差的大小。
一般情况下,试验因素的水平数应等于正交表中的水平 数;因素个数(包括交互作用)应不大于正交表的列数;最 低的试验次数(行数)=Σ(每列水平数一1)+l
.
上一张 下一张 主 页
等 水 平 正 交 表 La(bc)
正交设计
因素个数,列数
La(bc)
试验总次数,行数

正交试验设计ppt课件

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研究生课程
20
*
*
xx
正交表的三个基本性质中,正交 性是核心,是基础,代表性和综 合可比性是正交性的必然结果
研究生课程
21
*
*
xx
5.1.4 正交表的类别 1、等水平正交表 各列水平数相同的正交表称为 等水平正交表。如L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中 的水平为2,称为2水平正交表;L9(34)、L27(313)等 各列水平为3,称为3水平正交表。
B3
A3B3C1
A3B3C2
xx
C3 A1B1C3 A1B2C3 A1B3C3 A2B1C3 A2B2C3 A2B3C3 A3B1C3 A3B2C3 A3B3C3
研究生课程
8
*
*
xx
图5-1
3 因 素 3 水 平 的 全 面试验水平组合数为33=27 ,4 因素3水平的全面试验水平组合数为34=81 ,5因 素3水平的全面试验水平组合数为35=243,这在科学 试验中是有可能做不到的。
*
xx
试验优化设计
第一章 引言 第二章 方差分析 第三章 相关与回归分析 第四章 多元线性回归模型 第五章 正交试验设计方法 第六章 试验优化设计
研究生课程
1
*
*ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xx
概述
对于单因素或两因素试验,因其因素少 ,试验的设 计 、实施与分析都比较简单 。但在实际工作中 ,常
常需要同时考察 3个或3个以上的试验因素 ,若进行
利用正交表L9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组合,就
能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况,找 出最佳的生产条件。
研究生课程
6

正交实验设计PPT

正交实验设计PPT
(4) 确定优方案 优方案是指在所做的试验范围内,各因素较优的水平组合。 本例中得到的优方案,并不包含在正交表中已做过的 9 个试 验方案中,这正体现了正交试验设计的优越性。
(5) 进行验证试验,做进一步的分析。
(二)多指标正交试验设计及其结 果的直观分析
第1种:指标拆开单个处理综合分析法
第一步:将各个指标值(实验结果)填入表内。将多个 指标拆开,按各个单指标正交实验分别计算各因素不同
• 相关概念 • 1)实验指标:用来衡量实验结果的量
实验指标有可以用数字表示的定量指标,也有不能用数字直接表示的 定 性指标,但可通过打分、或定出等级用数字表示
• 2)因素:影响实验结果的实验条件(也叫因子) • 3)水平:因素变化的各种状态(也叫位级)
1.2正交表
• 正交表定义:正交设计法中合理安排实验,并对数据进行 统计分析的一种特殊表格工具。
列号 试验序号
1
4
5
6
7
1 2 3
yi
4 5 6 7 8
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
1
1
3
1
2
1
2
3
2
1
2
1
4
1
2
2
1
4
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1
1
2
第二节 正交实验的设计运用
正交实验设计的基本步骤
1、明确实验目的,确定实验指标 2、选定实验因素,选取水平,列出因素水平表(关键) 3、选择适合的正交表,进行表头设计
• 再如:某个实验要考察4个因素质,每个因素3个水平(状 态),那要做81次实验。

《正交试验设计》课件

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,实现经济效益和环境效益的双重提升。
展望与挑战
技术更新换代
随着科技的快速发展,正交试验设计面临着技术更新换代的挑战。如何跟上科技发展的步 伐,不断更新和完善正交试验设计的方法和工具,是未来发展的重要课题。
数据安全与隐私保护
在大数据时代,数据安全和隐私保护成为越来越重要的问题。在进行正交试验设计的过程 中,如何确保数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用,是亟待解决的问题。
科学性
正交试验设计遵循科学的试验设计原则,能够保证试验结果的准确性 和可靠性,为后续的数据分析和解释提供坚实的基础。
实用性
正交试验设计广泛应用于各种领域,如工业、农业、医学等,能够解 决实际生产和科研中的各种问题,具有很高的实用价值。
易用性
正交试验设计的操作过程相对简单,容易掌握,不需要过多的数学和 统计知识。
利用正交表合理安排多因素多水 平试验,通过统计分析找到最优
的试验条件。
通过正交表的特点,保证试验的 均衡性和代表性,提高试验效率


通过正交试验设计,可以有效地 减少试验次数,降低试验成本,
缩短试验周期。
正交试验设计的应用领域
化工、制药、农业、食品等领域
01
在这些领域中,正交试验设计被广泛应用于产品研发、工艺优
《正交试验设计》 ppt课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 正交试验设计简介 • 正交试验设计的基本原理 • 正交试验设计的实例分析 • 正交试验设计的优缺点 • 正交试验设计的未来发展与展望 • 总结与思考
01
正交试验设计简介
定义与特点
缺点
假设限制

正交试验设计(PPT 19页)

正交试验设计(PPT 19页)

例:某农场对四块大豆试验田作施肥试验。每块田以不同的方式施以磷肥
和氮肥,其产量如下:
可以看出
当施氮肥和不施氮肥时,施以4公斤磷肥后的增产数量是不同的 当施磷肥和不施磷肥时,施以6公斤氮肥后的增产数量是不同的6 若N, P分别起作用时增产为50, 30kg。但同时施时其效果并不是
4 正交表的性质
二 挑升温因速素度、A 选恒温水温平度、B 制恒温定时因间素C 水降平温速表度D
1 300C晶/小体时退火6工00艺0C 试验因6小素时水平表1.5安培
因素
2水平 500C/小时
4500C
2小时
1.7安培
3 1000C/小时 5000C * 4小时 *150C/小时 *
*
10
晶体退火工艺试验安排及试验结果分析表
1 合理安排试验,减少实验次数,当因素越多时,正交
试验设计的这一优越性越突出 2 在众多影响因素中,分清因素主次,抓住主要矛盾 3 正交试验设计是掌握各影响因素与产品质量指标之间
关系的有效手段,为生产过程的质量控制提供有利的条件 4 找出最优的设计参数和工艺条件 5 指出进一步试验方向
3
三 正交表及其特点
2 因素 ● 定义:在试验中,影响试验结果的试验条件称为因素 ● 分类:可控因素:在试验中可以人为地加以调节和控制的因素。 不可控因素:由于自然、技术和设备等条件的限制,暂时还不能为人
们控制和调节的因素。如气温、降雨量等
● 在正交试验中,所考察的因素都是可控因素,被考察因素通常以大写英文字 母A、B、C…表示。
12
六 试验结果分析
1 计算试验结果总和
2 对每一列计算每个水平的试验结果总和Байду номын сангаасij Tij——第j列第i水平的试验结果之和
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进行试验,记录试验结果


试验结果极差分析
试验结果方差分析

果 分 析
计计 算算
Kk 值值
计 算 极 差
R
绘 制 因 素 指 标 趋
计算各列偏差平方和、 自由度
列方差分析表,
进行F 检验

优水平
因素图主次顺序 分析检验结果,
写出结论
优组合
结论
6.1 正交表及其用法
选择合适的正交表
正交表的选择是正交试验设计的首要问题。确定了因素 及其水平后,根据因素、水平及需要考察的交互作用的 多少来选择合适的正交表。正交表的选择原则是在能够 安排下试验因素和交互作用的前提下,尽可能选用较小 的正交表,以减少试验次数。
6.1 正交表及其用法
正交设计
因素个数,列数
La(bc)
试验总次数,行数
因素水平数
6.1 正交表及其用法
常L9(见34的),正L交9(3表13:) ;L4L(2153()4,5) ;L8(L2275)(5,6) L12(211) , L16(215); 正交表设计的原理:在n维空间中选取有代表性的位 置。
实验设计与分析
第五章 试验设计基础
5.1 试验设计概述 试验是在人为设计下进行的一种有目的的活动。统计 推断的可靠程度由数据的质量和分析的方法决定。
试验设计在试验研究中的作用: ① 确定对试验指标影响的主要因素。 ② 提高研究的效度,明确试验因素间的相互影响。 ③ 准确掌握最优方案,预估或控制一定条件下的试验指
(2)任两列的所有水平组合都出现,使任意两因素 间的试验组合为全面试验。
另一方面:由于正交表的正交性,正交试验的试验点 必然均衡地分布在全面试验点中,具有很强的代表性。 因此,部分试验寻找的最优条件与全面试验所找的最 优条件,应有一致的趋势。
6.1 正交表及其用法
正交试验的设计步骤
6.1 正交表及其用法
5.2.3 因素水平 因素所处的各种状态。 水平大小及间隔确定:数目适当、范围及间隔合理 、正确设置间隔(等比、等差、优选、随机)
5.2 试验设计基本概念
试验处理 是指事先设计好的在试验单元上实施的一种具体措 施。
5.3 试验误差
5.3.1 试验误差 非处理因素的影响使观测值与试验处理真值之间产生 差异,在数值上的表现称为误差。 系统误差、随机误差、疏忽误差
3. 随机误差控制:增加样本含量或重复数。 4. 疏忽误差控制:严格、制度化、标准化。
5.4 试验设计的基本原则
5.4.1 重复原则:估计和减少随机误差 5.4.2 随机化原则:减低系统误差,保证随机误差无偏估计
每一个处理机每一个重复都有同等的机会设置在 任何一个试验单位上或被安排在任何空间和时间环境 中,以避免试验人员主观的倾向影响,保证时间和空 间的均匀性。
6.1 正交表及其用法
正交表的2条重要性质: ① 每列中不同数字出现的次数是相等的。
② 任意两列,同一行数字看序数对时,各种数对出现的次数 相等。
L9(34)
因素
试验号
1
2
3
4
1
1
1
1
1
2
1
2
2
2
3
1
3
3
3
4
2
1
2
3
5
2
2
3
1
6
2
3
1
2
7
3
1
3
2
8
3
2
1
3
9
3
3
2
1
6.1 正交表及其用法
(1)任一列的各水平都出现,使得部分试验中包括 了所有因素的所有水平;
5.3.2 试验误差的来源 ① 试验材料 ② 测试方法 ③ 仪器设备及试剂 ④ 偶然性因素 ⑤ 试验操作技术
5.3 试验误差
5.3.3 试验的误差的控制 1. 控制试验误差的途径:选择纯合一致的试验材料、标
准化试验和操作、严格选择试验单位、合理的试验设 计和统计分析方法。
2. 系统误差控制:对照试验(标准品、标准方法)、空 白试验
试验设计的方法:全面试验设计、正交试验设计、均 匀设计、分割法设计、SN比设计、回归正交设计等 。
5.2 试验设计基本概念
5.2.1 试验指标 单指标、多指标;定量指标、定性指标 指标确定:本质联系,客观易量化,灵敏准确,数目 适当。
5.2.2 试验因素 单因素、双因素、多因素试验条件 因素确定:关键的、影响大的;分阶段筛选。
标值及波动范围。 ④ 正确估计和有效控制、降低试验误差,提高精度。 ⑤ 对试验结果分析,确定进一步研究方向。
5.1 试验设计概述
试验设计的任务:以概率论和数理统计为基础,结合 专业知识和实践经验,经济地、科学地、合理地安排 试验,有效控制试验干扰,力求利用较少的人力、物 力、财力和时间,最大限度的获得丰富而可靠的资料 。
5.4.3 局部控制原则 当干扰因子不能从试验中排出时,通过设计对他
们进行控制,从而降低或校正非试验因素对试验结果 的影响,提高统计推断的可靠性。
第六章 正交试验设计
6.1 正交表及其用法 6.2 有交互作用正交表设因素或两因素试验,因其因素少 ,试验的设 计 、实施与分析都比较简单 。但在实际工作中 ,常 常需要同时考察 3个或3个以上的试验因素 ,若进行 全面试验 ,则试验的规模将很大 ,往往因试验条件 的限制而难于实施 。比如2水平7因素,72=49,3水 平7因素,73=343,6水平7因素,76=117649
一般情况下,试验因素的水平数应等于正交表中的水平 数;因素个数(包括交互作用)应不大于正交表的列数; 各因素及交互作用的自由度之和要小于所选正交表的总 自由度,以便估计试验误差。若各因素及交互作用的自 由度之和等于所选正交表总自由度,则可采用有重复正 交试验来估计试验误差。
6.1 正交表及其用法
正交试验设计就是安排多因素试验 、寻求最优水平 组合 的一种高效率试验设计方法。利用正交表来安 排与分析多因素试验的一种设计方法。它是由试验 因素的全部水平组合中,挑选部分有代表性的水平 组合进行试验的,通过对这部分试验结果的分析了 解全面试验的情况,找出最优的水平组合。
6.1 正交表及其用法
正交试验设计的基本特点是:用部分试验来代替全 面试验,通过对部分试验结果的分析,了解全面试 验的情况。 正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的, 它不可能像全面试验那样对各因素效应、交互作用 一一分析;当交互作用存在时,有可能出现交互作 用的混杂。虽然正交试验设计有上述不足,但它能 通过部分试验找到最优水平组合.
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