第五章-试验设计方法PPT课件

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实验设计方法-PPT

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2、设计要求:(1);各组观察对象要同质,满足 均衡性、 (2);采用随机化分组、 (3)合理设置 对照组、 (4);各组例数相等或相近、
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系


种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数

C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0

E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准

第5章 正交试验设计

第5章 正交试验设计
4、中国的试验设计
60末期代,华罗庚教授在我国倡导与普及的“优选法”,如黄金 分割法、分数法和斐波那契数列法等。数理统计学者在工业部门 中普及 “正交设计”法 。 70年代中期,优选法在全国各行各业取得明显成效。 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,随后,方开泰教授(中国科学 院应用数学研究所)和王元院士提出 “均匀设计”法,这一方 法在导弹设计中取得了成效。
6、如何进行试验设计?一般分几个阶段?
试验设计一般分三个阶段: (1)试验:首先要明确试验的目的和要求;其次是合理选 择试验考察的指标和影响因素(即因子);最后确定试验中 影响因素的具体条件(即因子的水平)。 (2)设计:根据因子及因子的水平,确定试验方案;决定 试验的顺序,试验的方法,测量的点数以及重复的次数等。 (3)分的各种统计量;确定显著性 水平进行检验,得出结论。
9、试验设计的效果 如何安排试验,有一个方法问题。不好的试验设计方法,
即使做了大量的试验,也未必能达到预期的目的;一个好的 试验设计方法,既可以减少实验次数,缩短试验时间和避免 盲目性,又能迅速得到有效的结果。
10、常用试验设计与优化方法简介
常用的试验设计与优化方法主要有优选法、正交设计法、 均匀设计法、人工神经网络等。
○用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务,通 过较少次数的试验,找到优质、高产、低耗的因素组合, 达到改进的目的。
12、单因素试验设计 单因素试验设计法有优选法(0.618法)、对分法、均分
法、分数法、抛物线法等,这里主要简介优选法,它曾是中国 数学家华罗庚在1965年以后近二十年推广的双法(优选法、统 筹法)之一,有广泛的群众基础。

《常用试验设计》PPT课件

《常用试验设计》PPT课件
Ⅱ c 8 7 6 5 ck 4 3 2 1 ck k
Ⅲ c 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck k
8个处理3次重复的间比设计
方案1
23
ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck 1 2 3 4 ck


ck 8 7 6 5 c 4 3 2 1 c 8 7 6 5 c
k
k
k

8个处理3次重复的间比设计
处理(副处理),就是主处理的小区内分设与副 处理数目相等的更小的小区。
主处理 所分的小区称为主区(整区),主区内
个副处理所分的小区称为副区(裂区)。
44
【例如】主因素A有A1、A2、A3三 个水平; 副因素B有B1、B2两个 水平; 4次重复, 裂区设计.
45
B1
B2
B1
A1 A2
A3
B2
B1
B2
➢根据以往的研究,得知某些因素的效应比另一 因素的效应更大时,宜采用裂区设计,将可能表 现较大差异的因素作为主处理。
48


42
④处理随机
将处理代号1,2,3,4进行随机,若得随机数字为 4、3、1、2,表示A=4,B=3,C=1,D=2.将4个处 理பைடு நூலகம்入,得到拉丁方Ⅳ。
DB CA CAB D A C DB B DAC
2314 1432 4123 3241


43
(四)裂区设计 先按第一个因素设置各个处理(主处理)的小区; 然后在这主处理的小区内引进第二个因素的各个
衡量试验处理效果的标准称为 试验指标,简称指标。
4
2.因素(factor)
试验因素是指对受试对象给予的某 种外部干预。

试验设计方法【共27张PPT】

试验设计方法【共27张PPT】

Ⅲ ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck
如果在一条地上安排不下整个重复,可在排到有对照区的地方转 接到第二条地上,但在第二条地的开头应增设一个对照区,称为额外 对照区(Ex.CK)。
8个处理3次重复的间比设计(方案2:额外对照)
ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck 1 2 3 4 ck
方。
由于拉丁方在纵横两个方向都设置了区组,从而能从纵横两个方向消除土壤肥力差异,故拉丁方设计比随机区组设计具有更高的精确度。
B B C 由于拉丁方和正交拉丁方从随机区组的误差平方和中进一步分解出一些可控因素的平方和,如行平方和与列平方和,使试验的精度得到进一步的提高。
由于拉丁方和正交拉丁方从随机区组的误差平方和中进一步分解出一些可控因素的平方和,如行平方和与列平方和,使试验的精度得到进一步的提高 。
C A D 区组内的差异尽可能的小,区组间的差异尽可能的大。
随机区组设计,在一定程度上消除了由于实验条件或实验材料的非同质性给实验带来的误差。 间比法设计的排列特点:
D E A 现以4×4拉丁方说明此法的步骤:
进行拉丁方设计时,为了获得所需的拉丁方,可简捷地在选择标准方的基础上进行横行、直行及处理的随机,这称作标准方随机换位法。
1.拉丁方设计的特点(单因素):
Ø处理数=重复数=行区组数=列区组数; Ø每一直行及每一横行都成为一区组或重复,而每一处理在每一直行或
横行都只出现一次。
列区组
↓↓↓ ↓↓
→CDA E B
行→ E C D B A
区→ 组→
B A
A B
E C
C D
D E
→DE BAC


ck 8 7 6 5 ck 4 3 2 1 ck 8 7 6 5 EXc

研究生试验设计方法 ppt课件

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研究生试验设计方法
1.试验设计的定义和意义
具体实施研究之前,对各种实验要 素进行合理的安排与周密的计划。
用较少的人力、物力和时间,获得 较为可靠的结果,使误差减少到最低限 度,以达到研究高效。
研究生试验设计方法
Fisher在他的著作中多次强调, 统计学家与科学研究者的合作应该在 试验设计阶段,而不是在需要数据处 理的时候。他精辟地指出:
目的是使各组非实验因素的条件均衡一致, 以消除对实验结果的影响。
研究生试验设计方法
随机化分组方法
1. 抽签等(简单,如拉丁方) 2. 随机数字表(附表) 3. 计算器或计算机
研究生试验设计方法
随机数字表分组(1)
【例】 现有同品种、同性别、同年龄、体重相近的 健康绵羊18只,试用随机数字表的方法分成甲、乙 两组。
研究生试验设计方法
试验因素个数与试验因素水平数
研究中,如果只有一个试验因素,则称为单因 素,两个以上称为多因素。
为了分析试验因素产生的作用,常要将试验因 素分为不同的水平下进行。 如药物的不同剂量数,不同时间点数等。
试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
研究生试验设计方法
试验因素与非试验因素
若余数为0则调整最后一只
研究生试验设计方法
随机数字表分组(2)
【例】设有15个试验单元,要将它们随机地分为3组。
研究生试验设计方法
1)将15个试验单元从依次1到15编号。
2)从随机数字表中随意确定一个起点和走向,假 设起点为第10行第20列,走向向下,向下连续读出 15个3位数,它们是:118 701 789 965 638 901
试验设计
研究生试验设计方法
试验设计:本章主要内容

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病动物与正常个体的某生理、生化指标是否相同)。
(4)自身对照:实验在同一受试对象上进行(试验前后变化)。 (5)相互对照 :几个实验组互相对照(比较几种药物治疗同一疾病的疗效)
第29页/共137页
三、常用的试验设计类型
(一)完全随机设计 (二)配对设计 (三)随机区组设计 (四)交叉设计 (五)析因设计 (六)拉丁方设计 (七)正交设计
第21页/共137页
计算(器)机随机化分组
例 用电脑产生随机数将 10 头动物随机分到甲、 乙两组 (1) 动物编号 (2) 产生随机数 (3) 事先规定随机数者小为甲组,大者为乙组 (4) 按随机数排序,分组
第22页/共137页
Ⅱ.重复的原则 重复(replication)是指各处理组与对照组要
第16页/共137页
首先将18只绵羊依次编为1,2,……,18号, 然后从随机数字表中任意一个随机数字开始 , 向任一方向(左、右、上、下)连续抄下18个 (两位)数字,分别代表18只绵羊。令随机数字 中的单数为甲组,双数为乙组 。如从随机数字 表(附表)第9行第10列的22开始向下连续抄下 18个随机数字填入表第二行。
第8页/共137页
试验因素个数与试验因素水平数
• 研究中,如果只有一个试验因素,则称为单因 素,两个以上称为多因素。
• 为了分析试验因素产生的作用,常要将试验 因素分为不同的水平下进行。
• 如药物的不同剂量数,不同时间点数等。
• 试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
第9页/共137页
试验设计的效果
第2页/共137页
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法,它在19 世纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。

第五章 正交试验设计

第五章 正交试验设计

0.18
0.30 0.50 0.80
C A B
优方案
C1A3B1

隶属度计算方法:
指标隶属度 指标值 - 指标最小值 指标最大值- 指标最小值

若两个指标的重要性不一样,取代度和酯化率 的权重分别为0.4和0.6,每号试验的综合分数 =取代度隶属度×0.4+酯化率隶属度×0.6,满 分为1.00。
2
3 4 5
1
1 2 2
2
3 1 2
2
3 2 3
2
3 3 1
2.18
2.45 2.70 2.49
40.36
54.31 41.09 56.29
0.00
0.35 0.67 0.40
0.00
0.55 0.03 0.63
0.00
0.47 0.29 0.54
6
7 8 9 K1 K2 K3 极差R 因素主次
2
3 3 3 1.47 1.01 1.60 0.59
5.1.3 正交试验设计的基本步骤

(1)明确试验目的,确定评价指标

任何一个试验都是为了解决某一个(或某些)问题,或为 了得到某些结论而进行的,所以任何一个正交试验都应该 有一个明确的目的,这是正交试验设计的基础。 挑选的因素不易过多,一般以3~7个为宜; 确定因素的水平数时,一般重要的因素可多取一些水平, 各水平的数值应适当拉开,以利于试验结果的分析。当因 素的水平数相等时,可方便试验数据处理。
第五章 正交试验设计
任课教师:王凤花 现代农业工程学院
第五章 正交试验设计


5.1 概述 5.2 正交试验设计结果的直观分析法 5.3 正交试验设计结果的方差分析法 5.4 本章习题

试验设计与数据处理第五章--正交试验设计

试验设计与数据处理第五章--正交试验设计

2. 利用正交表,确定试验方案 •3. 试验结果----- 这批四个试验基本都消除了应力.
利用SAS进行方差分析
■正交试验采用极差分析或方差分析都可以, 两 者没有本质区别只是前者较方便而后者分析更 精确, 以下见例5.3.1用SAS进行方差方析 (E531). 一、利用菜单系统对每个因素进行单因素 方差分析, 模型的平方和即该因素的平方和 在正交试验的分析中与极差作用类似. 亦可 用因素的原始数据值(xa xb xc)求水平趋势 图(plot选项中选取均值图)
(2) 任意两个纵列,其横方向形成的四个数字对中,恰 好(1,1)、(1,2)、(2,1)和(2,2)各出现一次. 这说 对于任意两个纵列,数码“1”、“2”间的搭配是
均衡 的. 2. L成8(2. 7它)有8个横行和7个纵列,由数码“1”和“2”组 有两个特点: (1) 每纵列恰有四个“1”和四个“2”;
考核指标: 应力(度)
第一批撒大网
1. 挑因素、选水平,制定因素水平表( 略) 2. 利用正交表,确定试验方案
•3. 试验结果分析 (1)直观分析 第5号试验最好, 第7号试验次之. (2)极差分析 A2B2C1D3称为全体水平组合关于应力的可能 好的水平组合.
本例因素的主次顺序为: 升温速度A(极差21.5) →恒温时间C(极差14) →恒温速度B(极差12.5) →降温速度D(极差11.5
=每个平面上红点数 :每个平面上交叉点数 =每条棱上红点数 :每条棱上交叉点数 即 9/27=3/9=1/3 (三因素三水平场合)
2. 整齐可比性: 使正交表的同一列可比较产生” 好
水平”. 上图说明A1的三次试验(红点)中因素B的三个水 平和因素C的三个水平各出现一次,A2和A3有同 样情况,就是说,对因素A的三个不同水平,受

(完整版)5正交试验设计

(完整版)5正交试验设计
案仅包含9个水平组合,而全面试验方案包 含27个水平。
4
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表5-1
5
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试验号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
附:正交表L9(34)
列号
1
2
3
4
1
1
1
1
1
2
2
2
1
3
3
3
2
1
2
3
2
2
3
1
2
3
1
2
3
1
3
2
3
2
1
3
3
3
2
1
注 : 任 意 两 列 的 交 互 作 用 列 为 另 外 两 列
(详见附表8及有关参考书)。
12
上一张 下一张 主 页 退 出
2.2 正交表的基本性质
2.2.1 均衡性 任一列中,各水平都出现,且出现的次数相等
例如L8(27)中不同数字只有1和2,它们各出 现4次;
L9(34)中不同数字有1、2和3,它们各出现3 次。
13
2.2.2 正交性
❖ 任两列之间各种不同水平均衡搭配(出现的次 数相等)
❖ 即每个因素的一个水平与另一因素的各个水 平可能组合次数相等,
表明任意两列各个数字之间的搭配是均匀的。
例如 L8(27)中(1,1),(1,2),(2,1),(2,2)各出现2 次;L9(34)中(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),
(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)各出现1次。
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。

《质量改进与质量管理》课件 (5)

《质量改进与质量管理》课件 (5)
Page 30
方差分析表
方差来源 平方和 自由度 均方 F 临界F值
温度
303.6
4
75.9
15.18**
F0.01=6.0
误差
50.0
10
5
总和
353.6
14
Page 31
由统计学知
SA Se
~F分布,判断条件对试验结果
SA Se
影响的显著性,即将
与一定显著性水平的
相应F临界值比较,常用的判断标准如下;
a、F0.01<F , 因素的影响特别显著,记为“**”; b、F0.05<F≤F0.01,因素的影响显著,记为“*”; c、F0.10<F≤F0.05,因素有影响记为“(*)”;
d、F0.25<F≤F0.10,因素有一定影响记为“[*]”;
e、F≤F0.25,因素无明显影响 不作记号。
Page 32
在因素A的各水平下,数据均值 互不相同,它们之间的差 xi 异主要是由于因素A的水平变化所致。这些均值之间的离差平方
和称之为条件变差,记为SA,计算公式如下:
S A xi x
m n i 1 j 1

2
x 1 2 xi n i 1 N
m
2
Page 10
(4)试验误差Se
(7)用方差分析解决这类问题的思路是: a、利用试验数据的总变差分解出条件变 差和试验误差; b、将条件变差与试验误差在一定意义下 进行比较,如两者之比值不显著,则说明条 件对试验结果影响不大,反之,则说明条件 对试验结果有影响; c、若条件的影响是显著的,可据此选择 好的工艺条件或确定进一步试验的方向。
并且这m个方程是相互独立的,则:

《试验设计方案》课件

《试验设计方案》课件
多种试验设计方法。
适用领域
广泛应用于生物统计学、医学统 计和数据分析等领域。
优势
具有强大的数据处理和可视化功 能,支持多种统计分析方法,能 够满足用户对数据处理和统计分
析的需求。
06 试验设计的未来发展
人工智能在试验设计中的应用
自动化试验计划
利用AI技术,自动生成试 验计划,减少人工干预, 提高试验效率。
进方向,以提高产品的市场竞争力。
案例三:医学临床试验中的试验设计
总结词
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理和法 律规定,确保受试者的权益和安全,同时为医学研究 和治疗提供科学依据。
详细描述
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理原则和 法律规定,确保受试者的权益和安全。试验设计需要充 分考虑疾病的类型、病程、受试者的年龄、性别等因素 ,以及治疗措施的有效性和安全性。同时,医学临床试 验还需要关注伦理审查和知情同意,确保受试者在充分 了解风险和利益的前提下自愿参与试验。最终,医学临 床试验的试验结果可以为疾病的诊断、治疗和预防提供 科学依据。
市场调研
总结词
市场调研是企业了解市场需求和消费者行为的重要手 段,通过科学合理的试验设计,可以帮助企业了解市 场趋势、优化产品定位、制定营销策略。
详细描述
市场调研涉及到消费者行为、市场趋势、竞争对手等多 个方面,需要进行科学合理的试验设计来探究各种因素 对市场的影响。通过合理的试验设计,企业可以有效地 控制试验误差,提高试验的准确性和可靠性,从而为企 业的市场决策提供科学依据。例如,企业可以通过A/B 测试等方法来评估不同产品设计和营销策略的效果,优 化产品定位和营销策略,提高企业的市场竞争力。
数据分析和预测
AI可以对大量试验数据进 行深度分析,预测试验结 果,为试验设计提供有力 支持。

第5章 回归正交试验设计

第5章 回归正交试验设计
本例中,零水平试验次数m0=3,进行失拟行检验。
第一节 一次回归正交试验设计
(4)失拟性检验
本例中,零水平试验次数m0=3,进行失拟行检验。
FLf

SSLf / dfLf SSe1 / dfe1

0.0963/ 5 0.00667/ 2

5.775

F0.1(5,2)

9.29
表明失拟不显著,回归模型与实际情况拟合得很好。
第一节 一次回归正交试验设计
4 回归方程及偏回归系数的方差分析 4.1 无零水平试验 4.1.2 计算自由度
第一节 一次回归正交试验设计
4 回归方程及偏回归系数的方差分析 4.1 无零水平试验 4.1.3 计算均方
MSj

SS j df j
MSkj

SSkj dfkj
j k,k 1,2,...,(m 1)
n i 1
yi

y
n
z ji yi
bj

i 1
mc
n
(zk z j )i yi
bkj i1 mc
j k,k 1,2,...,(m 1)
第一节 一次回归正交试验设计
3 一次回归方程的建立 通过计算得到回归系数之后,可以直接根据它们绝对值的大
小来判断各因素和交互作用的相对重要性,而不用转换成标准 回归系数。
n
z ji 0
i 1
n
z ji zki 0 ( j k )
i 1
这些特点说明了转换之后的正交表同样具有正交性。
第一节 一次回归正交试验设计
2.4 试验方案的确定
确定试验方案时,将规范变量zj安排在一次回归正交编码表 相应的列中,即进行表头设计。

第五章实验设计方法

第五章实验设计方法

0.618法一般步骤
①确定实验范围(在一般情况下,通过预实验或其它先验信息, 确定了实验范围[a,b] );
单因素优化实验设计方法
1、均分法 2、对分法 3、黄金分割法(0.618法) 4、分数法
1.均分法
1) 作法
x:实验点 a<x<b
2) 优点:只要把实验放在等分点上,实验点安 排简单点:实验次数较多,代价较大,不经济。
2.对分法(中点取点)
实验因素的水平可按均分法安排。
2) 不要求了解因素 x 对指标影响规律的全貌,而只要求搜索到使指标 y 为最大或最小值的最佳 x。此时可采用优选法安排实验。
单因素优化实验设计
一、定义
实验中只有一个影响因素,或虽有多个影响因素, 在安排实验时,只考虑一个对指标影响最大的因素, 其它因素尽量保持不变的实验,即为单因素实验。
实验设计方法在指导生产、科学实验、工程设计中均得到广泛的应 用,并取得显著的成绩。伴随着科学研究和实验技术的发展,实验设计 方法的研究也经历了由经验向科学的发展过程。其中有代表性的是析因 实验设计法、正交实验设计法和均匀实验设计。
实验设计方法
实验设计方法常用的术语定义如下:
实验指标:实验研究过程中的因变量,常为实验结果特征的量。如原 料的转化率、产品的产量、质量及成本等。实际问题比较复杂,一般不 可能在一项实验中同时解决几个问题,应该根据实验的目的和重点解决 的问题来确定相应的指标。
1)作法 每次实验点都取在实验范围的中点,即中点取点 法。
2)优点:每做一个实验就可去掉试验范围的一半, 且取点方便,试验次数大大减小,故效果较好。
3)适用情况:适用于预先已了解所考察因素对指 标的影响规律,能从一个试验的结果直接分析出 该因素的值是取大了或取小了的情况,即每做一 次实验,根据结果就可确定下次实验方向的情况, 这无疑使对分法应用受到限制。
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15
▪ 因此可以引出结论:为提高合格产品的产量,最 适宜的操作条件为T2p3m2。与全面搭配法方案 相比,简单比较法方案的优点是实验的次数少, 只需做9次实验。但必须指出,简单比较法方案 的试验结果是不可靠的。
▪ 运用正交试验设计方法,不仅兼有上述两个方案 的优点,而且实验次数少,数据点分布均匀,结 论的可靠性较好。
第五章 试验设计方法
▪ 试验设计是数理统计学的一个重要的分支。多数 数理统计方法主要用于分析已经得到的数据,而 试验设计却是用于决定数据收集的方法。
▪ 试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及 试验所得的数据如何分析等。
▪ 试验设计方法,现今已被广泛地应用于各个领域。
1
▪ ①例如:为了提高产量,提高某有效成分的收率, 改善产品的质量而进行的改变原料配比和工程条 件试验;
1(T1)
3(p3)
3(m3)
3
4
2(T2)
1(p1)
2(m2)
3
5
2(T2)
2(p2)
3(m3)
1
6
2(T2)
3(p3)
1(m1)
2
7
3(T3)
1(p1)
3(m3)
2
8
3(T3)
2(p2)
1(m1)
3
9
3(T3)
3(p3)
2(m2)
1
18
▪ 所有的正交表与L9(34)正交表一样,都具有以 下两个特点:
▪ (1)在每一列中,各个不同的数字出现的次数 相同。在表L9(34)中,每一列有三个水平,水 平1、2、3都是各出现3次。

19
▪ (2)表中任意两列并列在一起形成若干个数字对, 不同数字对出现的次数也都相同。在表
▪ L9(34)中,任意两列并列在一起形成的数字对
共有9个:(1,1),(1,2),(1,3),(2,1), (2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3), 每一个数字对各出现一次。
▪ 先固定T1和p1,只改变m,观察因素m不同水平的影响, 做了三次实验,发现 m=m2时的实验效果最好,合格产 品的产量最高,因此认为在后面的实验中因素m应取m2水 平。
▪ 固定T1和m2,改变p的三次实验,发现p=p3时的实验效 果最好,因此认为因素p应取p3水平。
▪ 固定p3和m2,改变T 的三次实验,发现因素T 宜取T2 水平。
9
▪ 很容易想到的是全面搭配法方案:
表 5-1 因素与水平
因素 水平
符号
温度℃ 压力 Pa 加碱量 Kg
T
P
M
1
80
5
2
2
100
6
2.5
3
120
7
3
10
▪ 很容易想到的是全面搭配法方案:
11
▪ 此方案数据点分布的均匀性极好,因素和水平的 搭配十分全面,唯一的缺点是实验次数多达 33 27 次(指数3代表3个因素,底数3代表每因素有3个 水平)。因素、水平数愈多,则实验次数就愈多,
▪ ②在试验农场,为了掌握作物取得最高产量和提 高产品质量所需要的栽培条件而进行的品种对比 试验,施肥对比试验、农药效果对比试验……等。
▪ 这些试验的目的是一样的,都要弄清楚试验过程 中自变量对于因变量的影响的大小和趋势,有时 还要寻找其最佳条件。
2
5.1概述
▪ 在工业生产和科学研究的实践中,所需要考察的 因素往往很多,而且因素的水平数也常常多于2 个,若对每个因素的每个水平都相互搭配进行全 面实验,试验次数是惊人的,如:
4
1、试验设计方法常用的术语:
▪ 试验指标: ▪ 作为试验研究过程的因变量,常为试验结果特征
的量(如收率、纯度等),见下图。 ▪ 因素:作为试验研究过程的自变量,常常是造成
试验指标按某种规律发生变化的那些原因。 ▪ 如图所列的成分、温度等。常用C,T等符号表示。
5
▪ 水平:
▪ 试验中因素所处的具体状态或情况,又称为等
▪ 对于3 因素4水平的试验,若在每个因素的每个水 平搭配上只作一次试验,就要做 43 64 次试验。
3
▪ 对于4因素4水平的试验,全面实验次数至少为 44 256
次,对于5因素4水平的全面实验次数至少为 45次1。024
可见,因素的增加,试验次数增加很快。用正交 试验,可以大大减少,而且统计分析的计算也将 变得简单。 ▪ 正交试验设计简称正交设计,它是利用正交表科 学地安排与分析多因素试验的方法,是最常用的 试验设计方法之一。
16
正交试验设计方法: ▪ 正交试验设计方法是用正交表来安排试验的。对
于例1适用的正交表是L9(34),其试验安排见
表5-2。
17
表 5-2 试验安排表 L9(34)
列号
1
2
3
4
试验号
因素
温度℃
压力 Pa
加碱量 kg
符号
T
p
m
1
1(T1)
1(p1)
1(m1)
1
2
1(T1)
2(p2)
2(m2)
2
3
13
5.3 正交试验设计方法的优点和特点 ▪ 用正交表安排多因素试验的方法,称为正交试验
设计法。其特点为: ▪ ①完成试验要求所需的实验次数少。 ▪ ②数据点的分布很均匀。 ▪ ③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回
归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有 价值的结论。
14
▪ 从例1可看出,采用全面搭配法方案,需做27次实验。那 么采用简单比较法方案又如何呢?
7
▪ 此方法的特点: ▪ 完成试验要求所需的实验次数少。 ▪ 数据上的分布很均匀; ▪ 可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归
分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价 值的结论。
8
例5-1 ▪ 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量,对
工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验(见 表5-1)。试验的目的是为提高合格产品的产量, 寻求最适宜的操作条件。 ▪ 对此实例该如何进行试验方案的设计呢?
级。
因素
试验指标
▪ 举例
原 成分 水分
收率 产 次品率
料 粒度
纯度
硬度
操 温度
品 尺寸精度
作 压力
表面粗糙程度
工作速度
条 添加剂的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ类
件 催化剂用量
6
5.2 正交试验设计方法简介 ▪ 正交试验设计方法的优点和特点: ▪ 用正交表安排多因素试验的方法,称为正
交试验设计法。我国60年代开始使用,70 年代得到推行。
例如,做一个6因素3水平的试验,就需 次36实 729
验,显然难以做到。因此需要寻找一种合适的试 验设计方法。
12
▪ 常用的试验设计方法有:正交试验设计法、均匀 试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化 法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。可供 选择的试验方法很多,各种试验设计方法都有其 一定的特点。所面对的任务与要解决的问题不同, 选择的试验设计方法也应有所不同。
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