实验设计与数据处理.ppt
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能对试验结果进行预测和优化； • 试验因素对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路； • 确定最优试验方案或配方。
参考文献
1. 水处理实验技术.李燕城.中国建筑工业 出版社.
2. 试验设计与数据处理.李云雁等.化学工 业出版社:2005.2 O212.6-43/2
3. 实验设计与数据处理.刘振学等.化学工 业出版社:2005.3 O212.6-43/1
wi xi
i 1 n
wi
i 1
wi——权重
加权和
• 适合不同试验值的精度或可靠性不一致时
• 数理统计
– 现有数据的分析
试验设计
试验研究
试验实施 数据整理
数据分析
• 优化试验设计在科学研究中的地位与意义 ：
– 1.试验设计方法是一项通用技术，是当代科技 和工程技术人员必须掌握的技术方法。
– 2.科学地安排实验，以最少的人力和物力消费， 在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研 成果。简称为：多、快、好、省。
➢ 客观真实值——真值
1.1 真值与平均值
1.1.1 真值（true value）
• 真值：在某一时刻和某一状态下，某量的客观值或实际值 • 真值一般是未知的 • 相对的意义上来说，真值又是已知的 ➢ 平面三角形三内角之和恒为180° ➢ 国家标准样品的标称值 ➢ 国际上公认的计量值 ➢ 高精度仪器所测之值 ➢ 多次试验值的平均值
1948 范福仁《田间试验之统计与分析》
1970
1970.4 华罗庚推广优选法、统筹法 1978 优选法用于五粮液获成功
1978
华方罗王开庚元泰11991139004~~01~985
方开泰、王元创建均匀设计法
课程性质与任务
• 试验设计方法是一项通用技术，是当代科 技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
试验设计方案的步骤
• 1.明确试验目的，确定试验指标。 • 2.挑选因素，选取水平。 • 3.确定试验设计方法。 • 4.安排试验点。
数据处理的目的
• 通过误差分析，评判试验数据的可靠性； • 确定影响试验结果的因素主次，抓住主要矛盾，提高试
验效率； • 确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并
• 试验设计方法是自然科学研究方法论领域 中的一个成熟分支学科。
• 让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的 几种优化试验设计方法的基本原理及其应 用。
• 什么叫做（优化）试验设计方法？
– 把数学上优化理论、技术应用于试验设计中， 科学的安排试验、处理试验结果的方法。
– 采用科学的方法去安排试验，处理试验结果， 以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取 得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技 术方法。
• 如何进行科学合理的试验设计
– 优良的试验方案 – 遵循试验设计基本原则，控制试验误差 – 简单计算获取有价值试验规律 – 试验研究结果可推广和重复
因素对指标 影响大小
B
因素对指标 影响规律
A
试验设 计效果
因素间是否 C 相互影响
优选最佳条 件，估计指
E
标值
D 估计和控制 试验误差
本课程《试验设计方法》可以解决以上5个问题
1940s末 美国Deming传播SED至日本 1949 日本Genichi Taguechi(田口玄一)以 SED为基础建立“正交试验设计”法 1952 应用L27(313)于日本东海电报公司 1952~1962 应用100万项，1/3成效明显 1955~1970 日本借此推行全面质量管理
我国试验设计方法发展
实验设计与数据处理
引言
• 新产品、新工艺、新材料、新品种及其他 科研成果产生流程
多次反复试验
提高产量
试验数据分析
提高产品性能
规律研究
降低成本能耗
• 科研工作的必要手段——试验
实验和试验
实验
已知某个结论去 验证 已知方法的操作 验证性
试验
未知某个结论去 探索 未知方法的探索 探索性
试验设计方法起源 1980s
1.1.2 平均值（mean）
（1）算术平均值（arithmetic mean）
n
x
x1 x2 ... xn
xi
i 1
n
n
适合：
等精度试验值 试验值服从正态分布
（2）加权平均值(weighted mean)
n
xW
w1x1 w2 x2 ... wn xn w1 w2 ... wn
实验设计基本要素
• 1.指标：用来衡量实验效果好坏的特征值。 • （1）指标的分类： • A.定量指标，数量指标，如重量、转化率、收率、成活率、
合格率等。 • B.定性指标，非数量指标，如颜色、味道、光泽等。 • （2）指标的选择原则： • A. 客观性强 • B.易于量化 • C.灵敏度高 • D.精确性强
1920s
1980s 美国引进田口方法
1920s Fisher用于田间试验
Statistical Experiment Design
192wk.baidu.coms Tippett将SED用于棉纺
1924~
1949
1935
1935 “Design of Experiments” 试验设计成为应用技术科学 1930~40s 英、美、苏用于工业
• 3.水平：因素在试验中所处的不同状态，可 能引起指标的变化。
• 选择原则：
• 宜选择三水平； • 水平是等间隔的； • 水平是具体的；
• 在技术上现实可行。
试验设计的方法
• 针对不同的具体情况，有不同的试验设计方法。 • 单因素试验设计 • 多因素试验设计 • 正交试验设计
• 各种试验方法的目的、出发点各不相同。
4. 实验设计与数据处理.田胜元.中国建筑 工业出版社. TU83-43
第一章 实验数据的误差分析
• 误差分析（error analysis） ：对原始数据的可靠性进 行客观的评定
• 误差（error） ：试验中获得的试验值与它的客观真实 值在数值上的不一致
➢ 试验结果都具有误差，误差自始至终存在于一切科学实 验过程中
• 2.因素：对试验指标有影响的原因或要素，又称 因子，在试验时重点考察的内容，一般用大写字 母A、B、C标记。
• （1）分类：
• A.可控因素：温度、时间、浓度等
• B.不可控因素：风速、气压、气温等
• （2）选择原则：
• A.抓住主要因素，并且考虑各因素之间的交互作 用。
• B.找出非主要因素，使其在试验中保持不变，以 消除其干扰作用。
参考文献
1. 水处理实验技术.李燕城.中国建筑工业 出版社.
2. 试验设计与数据处理.李云雁等.化学工 业出版社:2005.2 O212.6-43/2
3. 实验设计与数据处理.刘振学等.化学工 业出版社:2005.3 O212.6-43/1
wi xi
i 1 n
wi
i 1
wi——权重
加权和
• 适合不同试验值的精度或可靠性不一致时
• 数理统计
– 现有数据的分析
试验设计
试验研究
试验实施 数据整理
数据分析
• 优化试验设计在科学研究中的地位与意义 ：
– 1.试验设计方法是一项通用技术，是当代科技 和工程技术人员必须掌握的技术方法。
– 2.科学地安排实验，以最少的人力和物力消费， 在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研 成果。简称为：多、快、好、省。
➢ 客观真实值——真值
1.1 真值与平均值
1.1.1 真值（true value）
• 真值：在某一时刻和某一状态下，某量的客观值或实际值 • 真值一般是未知的 • 相对的意义上来说，真值又是已知的 ➢ 平面三角形三内角之和恒为180° ➢ 国家标准样品的标称值 ➢ 国际上公认的计量值 ➢ 高精度仪器所测之值 ➢ 多次试验值的平均值
1948 范福仁《田间试验之统计与分析》
1970
1970.4 华罗庚推广优选法、统筹法 1978 优选法用于五粮液获成功
1978
华方罗王开庚元泰11991139004~~01~985
方开泰、王元创建均匀设计法
课程性质与任务
• 试验设计方法是一项通用技术，是当代科 技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
试验设计方案的步骤
• 1.明确试验目的，确定试验指标。 • 2.挑选因素，选取水平。 • 3.确定试验设计方法。 • 4.安排试验点。
数据处理的目的
• 通过误差分析，评判试验数据的可靠性； • 确定影响试验结果的因素主次，抓住主要矛盾，提高试
验效率； • 确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并
• 试验设计方法是自然科学研究方法论领域 中的一个成熟分支学科。
• 让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的 几种优化试验设计方法的基本原理及其应 用。
• 什么叫做（优化）试验设计方法？
– 把数学上优化理论、技术应用于试验设计中， 科学的安排试验、处理试验结果的方法。
– 采用科学的方法去安排试验，处理试验结果， 以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取 得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技 术方法。
• 如何进行科学合理的试验设计
– 优良的试验方案 – 遵循试验设计基本原则，控制试验误差 – 简单计算获取有价值试验规律 – 试验研究结果可推广和重复
因素对指标 影响大小
B
因素对指标 影响规律
A
试验设 计效果
因素间是否 C 相互影响
优选最佳条 件，估计指
E
标值
D 估计和控制 试验误差
本课程《试验设计方法》可以解决以上5个问题
1940s末 美国Deming传播SED至日本 1949 日本Genichi Taguechi(田口玄一)以 SED为基础建立“正交试验设计”法 1952 应用L27(313)于日本东海电报公司 1952~1962 应用100万项，1/3成效明显 1955~1970 日本借此推行全面质量管理
我国试验设计方法发展
实验设计与数据处理
引言
• 新产品、新工艺、新材料、新品种及其他 科研成果产生流程
多次反复试验
提高产量
试验数据分析
提高产品性能
规律研究
降低成本能耗
• 科研工作的必要手段——试验
实验和试验
实验
已知某个结论去 验证 已知方法的操作 验证性
试验
未知某个结论去 探索 未知方法的探索 探索性
试验设计方法起源 1980s
1.1.2 平均值（mean）
（1）算术平均值（arithmetic mean）
n
x
x1 x2 ... xn
xi
i 1
n
n
适合：
等精度试验值 试验值服从正态分布
（2）加权平均值(weighted mean)
n
xW
w1x1 w2 x2 ... wn xn w1 w2 ... wn
实验设计基本要素
• 1.指标：用来衡量实验效果好坏的特征值。 • （1）指标的分类： • A.定量指标，数量指标，如重量、转化率、收率、成活率、
合格率等。 • B.定性指标，非数量指标，如颜色、味道、光泽等。 • （2）指标的选择原则： • A. 客观性强 • B.易于量化 • C.灵敏度高 • D.精确性强
1920s
1980s 美国引进田口方法
1920s Fisher用于田间试验
Statistical Experiment Design
192wk.baidu.coms Tippett将SED用于棉纺
1924~
1949
1935
1935 “Design of Experiments” 试验设计成为应用技术科学 1930~40s 英、美、苏用于工业
• 3.水平：因素在试验中所处的不同状态，可 能引起指标的变化。
• 选择原则：
• 宜选择三水平； • 水平是等间隔的； • 水平是具体的；
• 在技术上现实可行。
试验设计的方法
• 针对不同的具体情况，有不同的试验设计方法。 • 单因素试验设计 • 多因素试验设计 • 正交试验设计
• 各种试验方法的目的、出发点各不相同。
4. 实验设计与数据处理.田胜元.中国建筑 工业出版社. TU83-43
第一章 实验数据的误差分析
• 误差分析（error analysis） ：对原始数据的可靠性进 行客观的评定
• 误差（error） ：试验中获得的试验值与它的客观真实 值在数值上的不一致
➢ 试验结果都具有误差，误差自始至终存在于一切科学实 验过程中
• 2.因素：对试验指标有影响的原因或要素，又称 因子，在试验时重点考察的内容，一般用大写字 母A、B、C标记。
• （1）分类：
• A.可控因素：温度、时间、浓度等
• B.不可控因素：风速、气压、气温等
• （2）选择原则：
• A.抓住主要因素，并且考虑各因素之间的交互作 用。
• B.找出非主要因素，使其在试验中保持不变，以 消除其干扰作用。