实验设计与数据处理课后答案
实验设计与数据处理
13125916机电硕1308班周晓易1.某工厂进行技术改造，以减少工业酒精中甲醇含量的波动。
原工艺生产的工业酒精中甲醇含量的总体方差为0.35.技术改造后，进行抽样检验，样品数为25个，结果样品甲醇含量的样本方差为0.15。
问技术改造后工业酒精中甲醇含量的波动性是否更小？（α=0.05）答：检验技术改造后工业酒精中甲醇含量的波动性是否更小，要使用χ2单侧（左侧）检验。
已知σ2=0.35，n=25，s2=0.15。
当α=0.05时，χ20.95（24）=CHIINV（0.95，24）=13.848，而χ2=24*0.15/0.35=10.286，χ20.95（24）>χ2，说明技术改革后产品中甲醇含量的波动较之前有显著减少。
2. A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中铁的含量，测试结果分别为：A：8.0,8.0,10.0,10.0,6.0，6.0,4.0,6.0,6.0,8.0B:7.5,7.5,4.5,4.0,5.5,8.0,7.5,7.5,5.5,8.0试问A、B二人测定的铁的精密度是否有显著性差异？（α=0.05）解答如图：这里F＞1，为右侧检验，这时F 单尾临界值＞1，对于右侧检验，如果F＜F 单尾临界，或者P(F<=f) 单尾＞α，就可以认为第一组数据较第二组数据的方差没有显著增大，否则就认为第一组的数据较第二组的数据的方差有显著增大。
在本例中，由于P＞0.05，所以A、B 二人测定的铁的精密度无显著性差异。
3. 用新旧工艺冶炼某种金属材料，分别从两种产品中抽样，测定试样中的杂质含量，结果如下：旧工艺：2.69, 2.28, 2.57, 2.30, 2.23, 2.42, 2.61, 2.64, 2.72, 3.02, 2.45, 2.95, 2.51新工艺：2.26, 2.25, 2.06, 2.35, 2.43, 2.19, 2.06, 2.32, 2.34试问新工艺是否更稳定，并检验两种工艺之间是否存在系统误差？（α=0.05）解答：由于s21<s22，故新工艺比旧工艺更稳定；又因为F＜1，所以为左侧检验。
最新试验设计与数据处理课后答案
试验设计与数据处理》第三章：统计推断3- 13解：取假设HO : u1-u2w 0和假设H1: u1-u2 > 0用sas 分析结果如下:Sample StatisticsGroupNMeanStd. Dev.Std. Errorx8 0.231875 0.0146 0.0051 y100.20970.00970.0031Hypothesis TestNull hypothesis:Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative:Mean 1 - Mean 2 A= 0If Varianees Aret statistie DfPr > tEqual3.878 16 0.0013 Not Equal3.70411.670.0032由此可见p 值远小于0.05,可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中 由 3 个字母组成的词的比例均值差异显著。
3-14解：用sas 分析如下: Hypothesis TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative:Varia nee 1 / Varia nee 2 A = 1- Degrees of Freedom -FNumer. Denom.Pr > F第四章:方差分析和协方差分析4- 1 解:Sas 分析结果如下：Dependent Variable: ySum ofSouree DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 41480.823000370.20575040.88<.00012.27 7 由p 值为0.2501 > 0.05 （显著性水平） 9 0.2501，所以接受原假设， 两方差无显著差异Source DF Type I SS Mean Square F ValuePr > F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n627.000000004.500000000.830.5684Source DF Type III SS Mean Square F ValuePr > F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n 627.000000004.500000000.830.5684由结果可知， 在不同浓度下得率有显著差异， 在不同温度下得率差异不明显， 交 互作用的效应不显著。
实验设计与数据处理
课程名称：实验设计与数据处理正交试验设计在环境工程领域内的应用一、正交试验法1.1、正交试验法是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验是分析因式设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
它利用一套规格化的表格，即正交表来设计试验方案和分析试验结果，能够在很多的试验条件中，选出少数几个代表性强的试验条件，并通过这几次试验的数据，找到较好的生产条件，即最优的或较优的方案。
正交试验法实际上是优选法的一种。
由于正交试验法的内容比较丰富，不仅可以解决多因素选优问题，而且还可以用来分析各因素对试验结果影响的大小，从而抓住主要因素。
因此，它已从优选法中独立出来，自成系统。
1.2、正交表日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。
正交表是一整套规则的设计表格，用 L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。
正交表的性质：（1）每一列中，不同的数字出现的次数相等。
（2）任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。
以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。
通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。
1.3、正交试验法的步骤（1）在调查研究的基础上，根据科研和生产实践中需要解决的关键问题，确定试验课题。
（2）根据实际经验和理论分析及有关情报资料，分析可能影响试验结果的各种因素，并从中找出主要因素，确定主要因素的变化范围。
（3）根据试验课题的具体特点，选出合适的优选方法。
（4）根据所选用的优选方法，安排试验方案，并严格按试验条件操作，准确测定试验结果。
（5）对试验结果进行对比分析，确定最优方案。
1.4、因素的安排正交试验设计的关键在与试验因素的安排。
通常，在不考虑交互作用的情况下，可以自由的将各个因素安排在正交表的各列，只要不在同一列安排两个因素即可（否则会出现混杂）。
实验设计与数据处理第二部分资料讲解
可以看出，此处有
ST＝ SA + Se＝ 184.90 + 1109.20 ＝1294.10
即总的偏差平方和可以分解为组间偏差平方和与组内偏差平
方和。
有了SA和Se之后，是否就能直接比较出由于因素水平的变化引 起的数据波动与实验误差引起的数据波动之间的差异呢？
例 3.1 考察生产某化工产品时反应温度A（℃）对收率y（％）的影响。 为此，比较两个反应温度A1＝30℃，A2＝40℃。
表 3.1 某化工产品收率实验数据表
实验号 水平
1
2
3
4
5 平均值
A1（30℃） 75 78 60 61 83 71.4
A2（40℃） 89 62 93 71 85 80.0
条件误差：由于实验条件的不同而引起的差异叫“条件误 差”。
3.2 方差分析的概述
方 差 分 析 (Analysis of Variance) 由 英 国 统 计 学 家 R.A.Fisher 首 创 ， 为 纪 念 Fisher，以F命名，故方差分 析又称 F 检验。
方差分析能把实验过程中实验条件改变所引起的数据波动 与实验误差引起的数据波动区分开，同时对影响实验结果 的各因素的重要程度给以精确的数量估计。
F多大时，可以说因素的水平改变对考察指标的影响是显著的 呢？小到多小，认为实验结果的误差主要是实验误差引起的， 这就需要有一个标准。这个标准由F表给出。
在F表上，横行n1代表F值中分子的自由度，竖行n2代表F值 中分母的自由度，相交后的数值即为F比的临界值。
本例中，因
F 18.940/11.33 110.290/8
实验设计与数据处理(贵州大学)
机械工程学院《试验设计与数据处理》实验指导书张富贵编写适用专业:所有工学类本科专业贵州大学二OO 七年八月前言通过本课程的实验教学，使学生掌握试验设计和数据分析的基本原理和方法，为学生在后续的学习如专业试验、毕业论文（设计）环节的试验和今后在工作中开展产品设计、质量管理和科学研究打下良好的试验基础。
具体包括：1．通过实验教学培养学生的动手能力和创新能力，加强学生基本技能的训练，培养学生运用所学知识和技能解决生产实践和科学研究中有关试验数据处理问题的能力。
2．通过对试验数据的方差分析和回归分析，掌握科研试验中一般性试验数据的分析处理方法。
掌握正交试验设计的一般应用。
目录实验一：试验数据的表图表示 (3)实验二：试验数据的方差分析 (5)实验三：试验数据的回归分析 (7)实验报告的基本内容及要求 (9)实验报告格式 (10)实验一：试验数据的表图表示实验学时：2实验类型：验证性实验实验要求：必修一、实验目的通过本实验的学习，使学生了解Excel的图表功能，常用数据处理函数与公式以及数据分析工具；掌握利用Excel的图表功能，对给定的试验数据进行表图表示。
二、实验内容给出若干试验数据，利用Excel的图表功能，对给定的试验数据进行表图表示。
三、实验原理、方法和手段1、有以下一组试验数据，利用Excel求出数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、算术平均误差、样本标准误差s、总和。
8.29，8.30，8.31，8.30，8.32，8.34，8.33。
2、由试验得到某物质的溶解度与绝对温度之间的关系可用模型C=aT b表示，试验数据列在下表中，利用Excel的图表功能在对数坐标系中画出两变量之间的关系曲线。
3、已知某正交试验直观分析结果如下，试验指标为抗压强度。
利用Excel画出三个因素的趋势图，假设各因素的水平序号与其实际大小一致。
4、根据以下两个产地几种植物油的凝固点（℃）数据，用Excel画出柱形图或条形图。
实验设计与数据处理课后答案
《试验设计与数据处理》专业：机械工程班级：机械11级专硕学号：S110805035 姓名：赵龙第三章：统计推断3-13 解：取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。
3-14 解：用sas分析如下：Hypothesis TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1- Degrees of Freedom -F Numer. Denom. Pr > F----------------------------------------------2.27 7 9 0.2501由p值为0.2501＞0.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异第四章：方差分析和协方差分析4-1 解：Sas分析结果如下：Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001Error 15 135.822500 9.054833Corrected Total 19 1616.645500R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.915985 13.12023 3.009125 22.93500Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > Fc 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001由结果可知，p值小于0.001，故可认为在水平a=0.05下，这些百分比的均值有显著差异。
实验设计与数据处理(第二版部分答案)教学内容
实验设计与数据处理(第二版部分答案)试验设计与数据处理学院班级学号学生姓名指导老师第一章4、相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ∆=⨯=故100g 中维生素C 的质量范围为：18.2±0.0182mg 。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ，则 max 0.2 1.5%0.003330.3758R x MPa KPax E x ∆=⨯==∆=== 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ， 所以max 20.1330.1331.6625108R x KPax E x -∆=∆===⨯ 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中29.8/g m s = 则：3max 339.8109.810 1.225108R x KPax E x ---∆=⨯∆⨯===⨯ 6.样本测定值3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667总体方差σ20.001780556算术平均误差△ 0.038333333 极差R 0.117、S ₁²＝3.733，S ₂²＝2.303F ＝S ₁²/ S ₂²＝3.733/2.303=1.62123而F 0.975 （9.9）=0.248386，F 0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975 （9.9）< F <F 0.025(9.9)两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
分析人员A分析人员B8 7.5 样本方差1 3.733333 8 7.5 样本方差2 2.302778 10 4.5 Fa 值 0.248386 4.025994104F 值1.62123|||69.947|7.747 6.06p pd x =-=>6 5.56 84 7056 7.56 5.58 88.旧工艺新工艺2.69% 2.62%2.28% 2.25%2.57% 2.06%2.30% 2.35%2.23% 2.43%2.42% 2.19%2.61% 2.06%2.64% 2.32%2.72% 2.34%3.02%2.45%2.95%2.51%t-检验: 双样本异方差假设变量 1 变量 2平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 假设平均差0df 8t Stat -38.22288611P(T<=t) 单尾0t 单尾临界 1.859548033P(T<=t) 双尾0t 双尾临界 2.306004133F-检验双样本方差分析变量 1 变量 2平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 df 12 8 F 0.000185422P(F<=f) 单尾0F 单尾临界0.3510539349. 检验新方法是否可行，即检验新方法是否有系统误差，这里采用秩和检验。
实验设计与数据处理第八章例题及课后习题答案doc资料
0
428
0 1.162084
492
0 1.162084
512
0
0
509
0
0
Signific ance F
7.93E-05
Lower Upper 下限 上限
95%
95% 95.0% 95.0%
465.4405 471.5595 465.4405 471.5595
5.242078 12.93644 5.242078 12.93644
0.002795085 2.593838854 0.122018
例8-2
回归方程： 由该回归方程 中偏回归系数 绝对值的大 小，可以得到 各因素和交互 作用的主次顺 序为：
y=0.50475+0.00 975z1+0.03375z 2+0.00475z1z20.00575z3+0.00 725z1z3
0 0 -41.73590203
y=468.5+9.09z1 -26.56z2+z3
标准误差
t Stat P-value
1.10193312 425.1619191 1.84E-10
1.385649972 6.55956341 0.002794
1.385649972 -19.17042163 4.36E-05
SS 0.0091125
0.001626 0.0108635
MS
F
0.0091125 33.62546
0.000271
试验号
z1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
z2 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 0 0 0
z3 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 0 0 0
实验设计与数据处理课程教学大纲
《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码: 010332012课程英文名称: Experiment Design and Data Processing课程总学时: 24 讲课: 20 实验: 4 上机: 0适用专业: 工业工程一、大纲编写（修订）时间: 2017.7二、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课, 是工业工程专业本科生的选修课程, 设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识, 培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验, 并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能, 最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识, 尤其是统计学与高数知识。
另外, 该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳, 安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。
学生需要有一定实验经历。
（三）实施说明1.本大纲编写适用于本科工业工程专业学生, 课程以授课为主, 以实验为辅, 着重强调实际应用。
2．考虑到该课程教材可能发生变化, 教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。
3. 教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。
（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。
（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主, 着重考察学生的解决问题能力, 实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。
（六）课程考核方式1.考核方式: 考查。
2.考核目标: 使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验, 并对实验数据进行科学分析和处理的技能。
3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%, 实验成绩10%。
（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版）, 李云雁, 化学工业出版社, 2012年《化工试验设计与数据处理》, 曹贵平, 华东理工大学出版社, 2009年《试验设计与数据处理》, 吴贵生, 冶金工业出版社, 1997年二、中文摘要三、实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础, 经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。
实验设计与数据处理第一章例题及课后习题(附答案)
1、 根据三组数据的绝对误差计算权重：12322211110000,25,400000.010.20.005w w w ====== 因为123::400:1:1600w w w = 所以1.54400 1.71 1.53716001.53840011600pH ⨯+⨯+⨯==++2、 因为量程较大的分度值也较大,用量程大的测量数值较小的物理量会造成很大的系统误差。
3.、含量的相对误差为0.2g ，所以相对误差为：0.20.99790525.3Rx E x ∆===。
4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ∆=⨯= 故100g 中维生素C 的质量范围为：18.2±0.0182。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2，则max 0.2 1.5%0.003330.3758R x MPa KPa x E x ∆=⨯==∆===2）、1的汞柱代表的大气压为0.133，所以max 20.1330.133 1.6625108R x KPax E x -∆=∆===⨯ 3）、1水柱代表的大气压为gh ρ，其中29.8/g m s =则：3max 339.8109.810 1.225108R x KPax E x ---∆=⨯∆⨯===⨯6、样本测定值算术平均值 3.421666667 3.48 几何平均值 3.421406894 3.37 调和平均值 3.421147559 3.47 标准差s 0.046224092 3.38 标准差 0.04219663 3.4 样本方差 0.002136667 3.43 总体方差0.001780556 算住平均误差 0.038333333极差 0.117、依题意，检测两个分析人员测定铁的精密度是否有显著性差异，用Ｆ双侧检验。
根据试验值计算出两个人的方差及Ｆ值：221221223.733, 2.3033.7331.621232.303s s s F s ===== 而0.9750.025(9,9)0.248386,(9,9) 4.025994F F ==， 所以0.9750.025(9,9)(9,9)F F F <<两个人的测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
实验设计与数据处理复习总结
在拉丁方设计中，受试对象被安排在一个拉丁方阵中，每个处理组在拉丁方阵中都有相 同的位置。这种方法能够平衡实验条件，减少实验误差和系统误差，提高实验的准确性
和可靠性。
裂区设计
总结词
裂区设计是一种将实验分成若干个阶段的实验设计方法，能够减少实验误差和系统误差。
详细描述
在裂区设计中，受试对象被分成若干个裂区，每个裂区内的受试对象具有相似的性质。然后，每个裂区内的受试 对象被分配到不同的处理组。这种方法能够减少实验误差和系统误差，提高实验的准确性和可靠性。
05
实验设计与数据处理注意事项
实验设计的伦理问题
尊重受试者权益
01
确保受试者在实验过程中的人身安全和隐私得到保护，遵循知
情同意原则。
避免伤害
02
实验设计应避免对受试者造成不必要的痛苦和伤害，特别是涉
及人体实验时。
公平公正
03
确保受试者在实验中的权益得到平等对待，不受性别、年龄、
种族、社会地位等因素影响。
随机区组设计适用于实验材料和实验条件均相同或相似的情况，能够减少实验误差。
详细描述
在随机区组设计中，受试对象被分成若干个区组，每个区组内的受试对象具有相似的性质。然后，每 个区组内的受试对象被随机分配到不同的处理组，以减少实验误差。这种方法适用于处理组数较多的 情况。
拉丁方设计
总结词
拉丁方设计是一种用于平衡实验条件的实验设计方法，能够减少实验误差和系统误差。
实验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单、常用的实验设计方法，适用于处理组数较少的情况。
详细描述
在完全随机设计中，每个受试对象被随机分配到不同的处理组，确保每个组都有 相同数量的受试对象。这种方法简单易行，能够减少系统误差，但在处理组数较 多时可能会导致实验效率降低。
试验设计与数据处理课后习题
试验设计与数据处理课后习题机械工程6120805019 李东辉第三章3-7分别使用金球和铂球测定引力常数（单位：）1. 用金球测定观察值为 6.683，6.681, 6.676, 6.678, 6.679, 6.6722. 用铂球测定观察值为 6.661, 6.661，6.667, 6.667, 6.664设测定值总体为N（u，）试就1,2两种情况求u的置信度为0.9的置信区间，并求的置信度为0.9的置信区间。
用sas分析结果如下：第一组：第二组:3-13下表分别给出两个文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的词的比例：马克吐温：0.225 0.262 0.217 0.240 0.230 0.229 0.235 0.217斯诺特格拉斯：0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.220 0.201设两组数据分别来自正态总体，且两个总体方差相等，两个样本相互独立，问两个作家所写的小品文中包含由3个字母组成的词的比例是否有显著差异（a=0.05）取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。
重庆理工大学实验设计与数据处理 (1)
显著性
A B D E A B A C BC
误差 总和
优方案的确定 由表 2 可知
A 和 D 因素对实验结果有显著影响，而且抗拉强度越大越好，应选择 A1 和 D1 。
A1 B1
B2
98.33333
A2
88.33333
A3
80
A1
C1
C2 C3 C3
89.78947 97
SSe 11.18518519
SSF 3.62962963
计算自由度
dfT = 26 df A = 2 df B = 2 df(A B)1 = 2 df(A B)2 = 2 df C = 2 df(AC)1 = 2 df(AC)2 = 2 df(BC)1 = 2 df(BC)2 = 2 df D = 2 df E = 2 df F = 2 df e = 2
df
2 2 2 2 4 4 4 6 26
MS
615.8148148 7.259259259 156.2592593 53.59259259 13.85185185 14.07407407 28.2962963 2.814815
F
218.7763 2.578947 55.51315 19.03947 4.921052 5 10.05263
85.15789
所以选择
A1
B1 C1
D1
E1
F2或者F3
MS(A B) = 13.85185185 MS(AC) = 14.07407407 MS(BC) = 28.296296
计算到这里，我发现MSC MS F MSe说明因素C,F 对实验结果的影响很小，可以将它归 入误差，这样
试验设计与数据处理(第二版)课后习题答案
R
0.992299718
R Square 0.984658731
Adjusted
R Square 0.969317462
标准误差 2.742554455
观测值
7
方差分析
回归分析 残差 总计
Signific
df
SS
MS
F
ance F
3 1448.292 482.7641 64.18366 0.003211
4.4
试验号 T/℃ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Na2O(x1) siO2(x2) CaO(x3)/
/%
/%
%
X1=x1 X2=x1x2
1029
14
72
9.1
14 1008
1011
14
72
8.1
0.000291
3.887206
4.3
煎煮时间 试验号 /min(x1)
1 2 3 4 5 6 7
煎煮次数 加水量/ 含量
(x2) 倍(x3) /(mg/L)y
30
1
8
15
40
2
11
37
50
3
7
46
60
1
10
26
70
2
6
34
80
3
9
57
90
3
12
57
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
9.5
8.1
ph值
30 25 20 15 10
5 0
实验课实验设计与数据处理分析
实验课实验设计与数据处理分析引言：实验课是培养学生科学思维和实践能力的重要环节，而实验设计与数据处理分析是实验课的核心内容之一。
本教案将介绍如何进行实验设计和数据处理分析的方法与技巧，以帮助学生提高实验能力和科学思维。
一、实验设计1. 问题的提出在进行实验设计之前，首先要明确研究问题。
学生可以通过查阅资料、观察现象等方式，提出一个有足够研究价值的问题。
2. 假设的建立接下来，学生需要根据问题提出一个合理的假设。
假设是研究的基础，可以指导实验的设计和结果的预期。
3. 变量的确定在实验设计中，需要明确自变量和因变量，并控制其他干扰变量。
自变量是实验中人为改变的因素，而因变量是由自变量引起的可量化变化。
4. 实验步骤的制定根据问题、假设及变量的确定，学生需要制定实验步骤。
实验步骤应该详细清晰，以确保实验的可重复性和准确性。
二、数据采集与处理1. 数据采集在实验进行过程中，学生需要采集数据。
采集数据应该注意数据的准确性和真实性，可以使用合适的仪器或工具进行测量和观察。
2. 数据整理与分析在采集到数据后，学生需要进行数据整理与分析。
可以使用图表、统计方法等手段对数据进行整理和分析，比如制作柱状图、折线图等图表，计算数据的平均值、标准差等统计量。
3. 结果的解释与讨论在对数据进行分析的基础上，学生需要解释实验结果并进行讨论。
可以分析结果的原因、存在的问题以及未来的改进方向等。
三、实验设计与数据处理案例以下是一个实验设计与数据处理案例，便于学生理解与应用所学知识：实验目的：研究不同温度对植物生长的影响。
实验步骤：1. 准备种子和培养基。
2. 将种子分别置于25℃、30℃、35℃三个不同温度环境中。
3. 每天定时测量种子的生长情况，记录下来。
4. 持续一周后停止实验，统计每个温度下的种子发芽率和生长速度。
数据处理：1. 将测量数据整理并制作成折线图，以观察种子的生长趋势。
2. 计算每个温度下的种子发芽率和生长速度的平均值。
食品试验设计与统计分析课后答案
食品试验设计与统计分析课后答案【篇一：食品试验设计与统计分析复习题】xt>一、名词解释1.总体：具有共同性质的个体所组成的集团。
2.样本：从总体中随机抽取一定数量，并且能代表总体的单元组成的这类资料称为样本。
4.统计数：有样本里全部观察值算得说明样本特征的数据。
包括样本平局数，标准差s，样本方差s2.5.准确性：试验结果真是结果相接近的程序。
6.精确性：在相对相同的条件下，重复进行同一试验，其结果相接近的程度。
7.系统误差：认为因素造成的差异。
8.随机误差：各种偶然的或人为无法控制的因素造成的差异。
9.数量性状的资料：能够称量、测量和计数的方法所表示出来的资料。
可分连续性.数量性状的资料和间断.数量性状的资料。
10.连续性资料：用计量的方法得到的数据性资料。
11.间断性资料：用计数的方法得到的数据性资料。
12.质量性状的资料：只能观察、分类或用文字表述而不能测量的一类资料。
13.两尾检验：具有两个否定域的假设试验。
14.一尾检验：具有单个否定域的月统计假设试验。
15.参数估计：又叫抽样估计，是样本统计数估计总体参数的一种方法。
16.点估计：用样本统计数直接估计相应总体参数的方法。
17.区间估计：在一定的概率保证下，用样本统计参数去估计相应总体参数所在范围。
18.置信区间：估计出参数可能出现的一个区间，使绝大多数该参数的点估计值都包含在这个区间内，所给出的这个区间称为置信区间。
降低显著水平）。
科学的试验设计，提高样本容量）。
21.置信度：保证参数出现在置信区间内的概率称为置信度。
22.直线回归：研究x、y变量间因果依存的方法。
23.直线相关：研究两个变量间直线关系的相关分析。
24.试验指标：根据研究的目的而选定的用来衡量或考核试验效果的质量特性。
25.试验因素：试验中所研究的试验指标的因素。
26.因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。
27.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的一种具体措施或项目称为试验处理。
试验设计与数据处理第4章回归分析
a' ln a
y' ln y
yˆ abx ln yˆ ln a xln b
yˆ a bx
a' ln a
b' ln b
对数函数 (logarithmic function)
x' lg x
yˆ a blg x
yˆ a bx'
x' ln x
yˆ a bln x
yˆ a bx'
幂函数 (power function)
（2）回归系数的确定 根据最小二乘法原理 ：求偏差平方和最小时的回归系数
偏差平方和：
n
n
Q ( yi $yi )2 ( yi a b1x1 b2x2 ... bmxm )2
i 1
i 1
根据：
Q 0
Q 0
a
bj
得到正规方程组，正规方程组的解即为回归系数。
应用条件：
注意：虽然模型要求因变量是连续数值变量，但对自变量的类型不限。若 自变量是分类变量，特别是无序分类变量，要转化为亚变量才能分析。对 于自变量是分类变量的情形，需要用广义线性回归模型分析。
－1≤r≤1 r＝±1：x与y有精确的线性关系
y
y
r=1 x
r＝－1
x
r＜0：x与y负线性相关（negative linear correlation） r＞0：x与y正线性相关（positive linear correlation）
y y
0＜r＜1 x
－1＜r＜0 x
r＝0
r＝0
y y
b0 11.9259 0.1424 5.8126 0.3515 2.8407 0.2706 6.1467 0.6382 9.1185
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《试验设计与数据处理》专业：机械工程班级：机械11级专硕学号：S110805035 姓名：赵龙第三章：统计推断3-13 解：取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。
3-14 解：用sas分析如下：Hypothesis TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1- Degrees of Freedom -F Numer. Denom. Pr > F----------------------------------------------2.27 7 9 0.2501由p值为0.2501＞0.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异第四章：方差分析和协方差分析4-1 解：Sas分析结果如下：Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001Error 15 135.822500 9.054833Corrected Total 19 1616.645500R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.915985 13.12023 3.009125 22.93500Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > Fc 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001由结果可知，p值小于0.001，故可认为在水平a=0.05下，这些百分比的均值有显著差异。
4-2 解：The GLM ProcedureDependent Variable: RSum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 11 82.8333333 7.5303030 1.39 0.2895Error 12 65.0000000 5.4166667Corrected Total 23 147.8333333R-Square Coeff Var Root MSE R Mean0.560316 22.34278 2.327373 10.41667Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fm 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fm 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684由结果可知，在不同浓度下得率有显著差异，在不同温度下得率差异不明显，交互作用的效应不显著。
4-4 解：(1) 不用协变量做方差分析由分析结果可知，花的品种、温度和两者的交互作用对鲜花产量的影响都是不显著的。
(2) 引入协变量作方差分析由分析结果可见，引入协变量后，v、m、和x对鲜花产量的影响都是显著地。
第五章: 正交试验设计5-3 解:用L 9（34）确定配比试验方案:A ：B ：C ：D=0.1：0.3：0.2：0.5配比方案中，要求各行四个比值之和为1。
在1号条件中，四种数值分别是091.05.02.03.01.011.0=+++⨯=A 272.05.02.03.01.013.0=+++⨯=B182.05.02.03.01.012.0=+++⨯=C 455.05.02.03.01.015.0=+++⨯=D其余实验条件可按照相同方法得出。
第六章： 回归分析6-6 解：（1）作线性回归分析结果如下：由分析结果得回归方程为：32115000.155000.057500.090000.9x x x y +++= 由p 值都小于0.1可知，每项都是显著的，方程也是显著的。
（2）由分析结果可知，在a=0.05下，仅有x3和x1应当引入方程。
故所求方程为：3115000.157500.090000.9x x y ++= 6-9 解：分析结果如下：Dependent Variable: yStepwise Selection: Step 1Variable t9 Entered: R-Square = 0.3473 and C(p) = 175.7517Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > F Model 1 76.24389 76.24389 7.45 0.0163 Error 14 143.28371 10.23455 Corrected Total 15 219.52760Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F Intercept 8.22980 1.38618 360.74949 35.25 <.0001 t9 0.01056 0.00387 76.24389 7.45 0.0163Bounds on condition number: 1, 1------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 2Variable t13 Entered: R-Square = 0.6717 and C(p) = 84.4265Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 147.46551 73.73276 13.30 0.0007Error 13 72.06209 5.54324Corrected Total 15 219.52760Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 18.33483 2.99803 207.32264 37.40 <.0001t9 0.01173 0.00287 92.81733 16.74 0.0013t13 -1.89938 0.52989 71.22162 12.85 0.0033------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 3Variable t5 Entered: R-Square = 0.7627 and C(p) = 60.2727Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 3 167.42492 55.80831 12.85 0.0005Error 12 52.10268 4.34189Corrected Total 15 219.52760Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 19.49941 2.70837 225.06452 51.84 <.0001t5 0.00163 0.00076176 19.95941 4.60 0.0532t9 0.00728 0.00328 21.44626 4.94 0.0462t13 -2.19305 0.48856 87.48515 20.15 0.0007Bounds on condition number: 1.8185, 13.825------------------------------------------------------------------------------------------------------All variables left in the model are significant at the 0.1500 level.No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model.Summary of Stepwise SelectionVariable Variable Number Partial ModelStep Entered Removed Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F1 t9 1 0.3473 0.3473 175.752 7.45 0.0163 2 t13 2 0.3244 0.6717 84.4265 12.85 0.0033 3 t5 3 0.0909 0.7627 60.2727 4.60 0.0532由结果可知，y=19.49941+0.0016321x x +0.0072842x x -2.193053x6-10 解：（1）散点图如下：可以采用Logistic 拟合此数据。