实验设计与数据处理期末作业
课后作业试验设计与数据处理
1、 某机械厂为提高C6140车床加工轴杆的工效, 用正交表L9(34)安排正交试验, 试验指标为工时（越短越好）。
试验因素及水平、试验方案及试验结果如下表所示。
试分别用直观分析法（计算法）、方差分析法确定最佳工艺条件、各因素影响的显著性及主次顺序, 将有关结果填入相应的表格中。
（请自己绘制极差分析表、方差分析表等有关表格）极差表可知: （主）B 进给量 A 转速 C 切削深度(次)； 由于试验指标（工时）为望小指标, 计算分析最佳水平组合是A3B1C1； 直观分析最佳水平组合是第七组: A3B1C3。
3、 方差分析法重复试验次数:k=1 试验数: n=9911042i i T y ===∑2120640.44T CT n ==821136046T i i Q y ===∑15405.56T T S Q CT =-=()22212313i i i i Q K K K =++i i S Q CT =-自由度: 819=-=T f2134=-====f f f f C B A方差:1925.69/==T T T f S V 1983.45/==A A A f S V 5518.78/==B B B f S V 107.11/==C C C f S V 93.45/444==f S V 第一类误差: 89.18641==S S e 241==f f e 第二类误差:∑∑∑∑=====⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=n i k j ij ni kj ij e y k y S 121112201 0)1(2=-=k n f e89.186421==+=S S S S e e e 221=+=e e e f f f93.45/===f S V V方差表可知: （主）B进给量 A转速 C切削深度(次)。
由于试验指标（工时）为望小指标, 方差分析最佳水平组合是A3B1C1。
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。
实验设计与数据分析作业
1、正常人的脉搏平均72次/分，现测得10例某病患者的脉搏（次/分）：54，67，68，78，70，66，67，70，65，69，试问此病患者与正常人有无明显差异？解答：（1）定义变量：脉搏跳动次数。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：（2）本题研究的是此病患者脉搏跳动次数与正常人有无差异，因而应用单因素t 检验。
故假设72=μ，即此病患者脉搏跳动次数与正常人无显著差异。
（3）步骤：分析—比较均值—单因素t 检验得到输出结果：Sig=0.037＜0.05，故拒绝原假设，接受备择假设，即此病患者脉搏跳动次数与正常人由于.有显著差异。
2、比较两种茶多糖提取工艺的试验，分别从两种工艺中各取1个随机样本来测定其粗提取物中茶多糖的含量，问两种工艺的粗提物中茶多糖含量（单位：%）有无显著差异？醇沉淀法（x1）27.5227.7828.0328.8828.7527.94超滤法（x2）29.3228.1528.0028.5829.0029.32解答：（1）分别定义变量：工艺方法、茶多酚含量。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：（2）本题研究的是醇沉淀法和超滤法这两种工艺的粗提物中茶多糖含量（单位：%）有无显著差异，因而应用独立样本t 检验。
故假设21μμ=，即这两种工艺的粗提物中茶多糖含量无显著性差异。
（3）步骤：分析—比较均值—独立样本t 检验。
得到输出结果：由于F检验.Sig=0.766＞0.05，故方差相等，即Equal variances assumed，选择第一行的数据。
对于t检验.Sig=0.104大于0.05，故接受原假设，即这两种工艺的粗提物中茶多糖含量无显著性差异。
3、用四种不同型号的仪器对某种机器零件的七级光洁表面进行检查，每种仪器分别在同一表面上反复测四次，得数据如下，试从这些数据推断四种型号的仪器对测量结果有无显著差异?仪器号数据1 2 3 4-0.21-0.06-0.17-0.14 0.160.080.030.11 0.10-0.070.15-0.02 0.12-0.04-0.020.11解答：（1）分别定义变量：仪器号、光滑度。
实验设计与数据处理大作业及解答
《实验设计与数据处理》大作业班级：姓名：学号：1、用Excel（或Origin）做出下表数据带数据点的折线散点图（1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮TN、总磷TP、COD Cr的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）；（2）在一张图中做出加药量和浊度去除率、总氮TN去除率、总磷TP去除率、COD Cr去除率的变化关系折线散点图。
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图）。
流量Qv、压头H和效率η的关系数据序号123456Q v(m3/h) H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η0.00.0850.1560.2240.2770.333序号789101112Q v(m3/h) H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.4313、用分光光度法测定水中染料活性艳红（X-3B）浓度，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:（1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。
（2）求出未知液（样品）的活性艳红（X-3B）浓度。
4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据：试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。
提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差SD最小（或R最大）的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。
试验设计与数据处理
江苏大学农工院试验设计：高建明（Z1416013）【混合正交试验设计+均匀试验设计+回归试验设计】一、混合正交试验基质架上自动摊铺机多因素摊铺效率试验与分析为提高该摊铺设备在高架栽培床的基质摊铺作业效率，对影响其作业效率的主要5个因素（A/B/C/D/E)进行考察分析，主要包括：刮板面积（dm²）、上料机构倾斜角（°）、出料口口径（dm²）、基质相对湿度RH（%）与两刮板间距（dm)。
1.试验因素及水平本次正交试验考察了刮板面积、上料机构倾斜角、出料口口径、基质相对湿度与两刮板间距对摊铺机摊铺效率的影响。
其中，刮板面积、上料机构倾斜角、基质相对湿度三个因素有5水平；出料口口径与两刮板间距有3水平。
参考因素、水平如表1所示：水平因素刮板面积（dm²）上料机构倾斜角（°）基质相对湿度（%）出料口口径（dm²）两刮板间距（dm)1 2.0 60 30 3 0.22 2.5 65 40 4.5 0.33 3.0 70 50 6 0.44 3.5 75 605 4.0 80 702、正交表选择本次试验对5个因素进行了讨论，其中，3个因素选择5水平，2个因素选择3水平。
不考虑影响因素之间的交互作用，故选用L（56）正交试验表来安排25实验。
3、表头设计试验号因素摊铺效率（亩/h）刮板面积（dm²）上料机构倾斜角（°）基质相对湿度（%）出料口口径（dm²）两刮板间距（dm)空列1 1（2）1（60）1（30）1（3.0）1（0.2) 12 1 2（65）2（40）2(4.5) 2(0.3) 23 1 3（70）3（50）3(6.0) 3(0.4) 34 1 4（75）4（60）4[2] 4[2] 45 1 5（80）5（70）5[3] 5[3] 56 2（2.5） 1 2 3 4[2] 57 2 2 3 4[2] 5[3] 18 2 3 4 5[3] 1 29 2 4 5 1 2 310 2 5 1 2 3 411 3（3.0） 1 3 5[3] 2 412 3 2 4 1 3 513 3 3 5 2 4[2] 114 3 4 1 3 5[3] 215 3 5 2 4[2] 1 316 4（3.5） 1 4 2 5[3] 317 4 2 5 3 1 418 4 3 1 4[2] 2 519 4 4 2 5[3] 3 120 4 5 3 1 4[2] 221 5（4.0） 1 5 4[2] 3 222 5 2 1 5[3] 4[2] 323 5 3 2 1 5[3] 424 5 4 3 2 1 525 5 5 4 3 2 1二、 均匀设计一、为提高基质摊铺设备在高架无土栽培床上的摊铺作业效率，结合实际生产需要，现对影响其作业效率的主要3个因素（A/B/C),6水平进行考察分析，主要包括：刮板面积（dm ²）、上料机构倾斜角（°）、出料口口径（dm ²）。
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
实验设计与数据处理第二次作业正交实验设计与数据处理姓名：班级：学号拟水平法：某啤酒厂实验期用不发芽的大麦制造啤酒新工艺的过程中，选择因素、水平及结果如下，不考虑交互作用，考察粉状粒越高越好，采用拟水平法将因素D的水平一136重复一次作为第二水平，（表一），按L9（34）安排实验，得到结果如表二，请分别进行直观分析、方差分析，并找出最好的工艺条件。
表一：因素水平表表二：实验设计及结果1.正交试验设计结果的直观分析法表三：试验方案及试验结果分析因素主次 C A B D优方案C1A3B3D1图一：趋势图2.正交试验设计结果的方差分析法表4正交实验的实验方案及结果分析试验号 A B C D粉状粒y i/%1 2 3 4 5 611122212312312323112331264.2553.2539.2544.2528.2553.25赤霉素浓度 /(mg/kg) 氨水浓度/% 吸氨量/g 底水/g粉状粒，y i /%⑴计算离差平方和： T=∑=91i iy=64.25+53.25+39.25+44.25+28.25+53.25+41.25+60.25+61.25=445.25 Q=∑=912i i y =64.252+53.252+39.252+44.252+28.252+53.252+41.252+60.252+61.252 =23179.06P=211⎪⎭⎫⎝⎛∑=n i i y n =T 2/n=445.252/9=22027.51SS T =21∑=-⎪⎭⎫ ⎝⎛-ni i y y =21121⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑∑==n i i n i i y n y =Q-P=23179.06-22027.51=1151.55对于3水平正交实验的方差分析，由于r=3,所以任一列（第j 列）的离差平方和为：SS J =⎪⎭⎫⎝⎛∑=3123i i K n -PSS A =3/9（156.752+125.752+162.752）-22027.51=262.89 SS B =3/9（149.752+141.752+153.752）-22027.51=24.89 SS C =3/9（177.752+158.752+108.752）-22027.51=846.89因素D 的第一水平重复了6次，第二水平重复了3次，所以D 因素引起的离差平方和为：SS D =K12/6+K32/3-P=301.52/6+143.752/3-22027.51=10.89 误差的离差平方和为： SSe=SS T -(SS A +SS B +SS C +SS D )=1151.55-(262.89+24.89+846.89+10.89)=5.99 ⑵计算自由度：总自由度：dfT=n-1=9-1=8各因素自由度：dfA=dfB=dfC=r-1=3-1=2 dfD=2-1=1dfe=dfT-（dfA+dfB+dfC+dfD ）=8-（2+2+2+1）=1 ⑶计算均方：（不考虑交互作用） MS A =SS A /dfA=262.89/2=131.445 MS B =SS B /dfB=24.89/2=12.445 MS C =SS C /dfC=846.89/2=423.45MS D=SS D/dfD=10.89/1=10.89MSe=SSe/dfe=5.99/1=5.99⑷计算F值：F A=MS A/MSe=131.445/5.99=21.94F B=MS B/MSe=12.445/5.99=2.08F C=MS C/MSe=423.45/5.99=70.69F D=MS D/MSe=10.89/5.99=1.82⑸F检验：查得临界值F0.10（2，1）=49.5，F0.10（1，1）=39.86，所以对于给定的显著性水平0.10，因素C对试验结果有显著影响。
试验设计与数据处理作业
试验设计与数据处理作业（二）无机122班罗远方通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，需要考察的因数及水平如下：试验指标有两个：包合率和包含物收率，这两个指标都是越大越好。
用正交表L9（34）安排试验，将3个因素依次放在1,2,3列上，不考虑因素间的交互作用，9次试验结果依次如下：包合率/%：12.01,15.86,16.95,8.60,13.71,7.22,6.54,7.78,5.43包合物收率/%：61.80，84.31,80.15,67.23,77.26,76.53,58.61,78.12,77.60这两个指标的重要性不相同，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，试通过综合评分法确定有方案。
解：依题意，这是一个3因素3水平的试验，由于不考虑交互作用，所以可选用正交表L9（34）来安排试验。
表头设计、试验方案及实验结果如下表所示：试验方案及其试验结果如上表，采用综合评分法来确定优方案，试验结果具体计算过程：有两个指标：包合率和包合物收率，将其分别转换成它们的隶属度，用隶属度来表示分数。
指标隶属度=（指标值-指标最小值）/（指标最大值-指标最小值）因两个指标的重要性不一样，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，故有：综合分数=包合率隶属度×0.6＋包合物收率隶属度×0.4依次求得9次试验的综合分数后，再分别计算它们所对应的K1，K2，K3，从而确定优方案：通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，试验指标包合率和包合物收率要越大越好。
A因素列：K1>K2>K3B因素列：K2>K3>K1C因素列：K3>K2>K1所以有综合评分法确定优方案为A1B2C3. ..。
《试验设计与数据处理》课程作业
《试验设计与数据处理》课程作业1.下表是采用不同提取方法测定的某有效成分提取率（%）的统计量，试根据这些数据用EXCEL画出柱状图并标注误差线，用选择性粘贴功能将柱状图过程演示：双击柱形图，打开误差线窗口，如下图选择“正负偏差”“线端”，误差量选择“自定义”，点击“指定值”，将标准误差输入正负错误值中。
2.在用原子吸收分光光度法测定镍电解液中微量杂质铜时，研究了乙炔和空气流量变化对铜在某波长上吸光度的影响，得到下表所示的吸光度数据。
试分析乙炔和空气流量对铜吸光度的影响。
实验分析：表中行代表的是乙炔流量，列代表的是空气流量，我们可以看到：F=28.61486>F –crit=3.490295且P-value=9.44E-06<0.01,所以乙炔的流量这个因素对铜的的吸光度的影响非常显著，而在空气流量中F<F-crit且P-value>0.01，所以空气因素对铜吸光度的影响不大。
过程演示：将数据输入Excel表格中，数据分析选择“无重复双因素分析”，具体操作如下图：3.为了研究铝材材质的差异对其在高温水中腐蚀性能的影响，用三种不同的铝材在相同温度的去离子水和自来水中进行了一个月的腐蚀试验，测得的腐蚀程度（μm）如下表所示。
试对铝材材质和水质对腐蚀程度进行方差分析，若显著则分别作多重比较。
方差分析：可重复双因素分析SUMMARY 去离子水自来水总计A1A2A3A4总计实验分析：由方差分析，铝材材质、水源及其交互作用对腐蚀程度均有较大的影响，主次因素从大到小为铝材材质>水源>交互作用。
A已显示同类子集中的组均值。
基于观测到的均值。
a. 使用调和均值样本大小= 6.000。
b. Alpha = .05。
过程演示：4.已知某物质的浓度C与沸点温度T之间关系如下表所示，试绘出散点图，配制出你认为最理想的回归方程式，进行显著性检验并求出该回归方程的标准误差。
SUMMARY OUTPUT：回归统计Multiple R 0.999753R Square 0.999505 Adjusted R Square -1.4标准误差0.089178观测值 1方差分析:df SS MS F回归分析7 80.36881 11.48126 10105.94残差 5 0.039763 0.007953总计12 80.408575.某物质在凝固时放出的热量Y(J/g）与4种化学成分X1、X2、X3、X4有关，试作y与X1、X2、X3、X4的线性回归分析：（1）试求出多元线性回归方程式；（2）对该方程式进行显著性检验，并判定影响热量的化学成分的主次顺序；（3）SUMMARY OUTPUT1234 (2)因P<0.05,故此方程显著。
大学生期末考试真题《实验设计与数据处理》试验设计与数据处理(附有答案)
一、单选题（题数：50，共 50.0 分）1在正交实验设计中,定量因素各水平的间距是( )（1.0分）1.0分正确答案：C 我的答案：C答案解析：2*随机单位设计要求( )。
（1.0分）0.0分单位组内没有个体差异,单位组间差异大正确答案：A 我的答案：3当组数等于2时,对于同一资料,方差分析结果与t检验结果( ) 。
（1.0分）0.0分t检验结果更准确完全等价且正确答案：D 我的答案：B答案解析：方差分析与t检验的区别与联系。
对于同一资料,当处理组数为2时,t检验和方差分析的结果一致且,因此,正确答案为D。
4下列结论正确的是( )①函数关系是一种确定性关系;②相关关系是一种非确定性关系;③回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法;④回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法.（1.0分）0.0分正确答案：C 我的答案：5在对两个变量,进行线性回归分析时,有下列步骤:①对所求出的回归直线方程作出解释;②收集数据、),,…,;③求线性回归方程;④求未知参数; ⑤根据所搜集的数据绘制散点图。
如果根据可行性要求能够作出变量具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是( ) （1.0分）0.0分正确答案：D 我的答案：6*方差分析中变量变换的目的是( )。
（1.0分）0.0分正确答案：D 我的答案：7两个变量与的回归模型中,通常用来刻画回归的效果,则正确的叙述是( ) （1.0分）0.0分越小,残差平方和越小越大,残差平方和越大与残差平方和无关越小,残差平方和越大正确答案：D 我的答案：答案解析：8在一个正交实验中,因素A和B的水平数都为3,那么A和B的交互作用的自由度为( )（1.0分）0.0分正确答案：C 我的答案：答案解析：9单因素方差分析中,当P<0.05时,可认为( )。
（1.0分）0.0分正确答案：B 我的答案：答案解析：方差分析的检验假设及统计推断。
方差分析用于多个样本均数的比较,它的备择假设(H1)是各总体均数不等或不全相等,当P<0.05时,接受h1,即认为总体均数不等或不全相等。
实验设计与数据处理第三四五章例题及课后习题答案
1
8.9
4
70
30
3 11.2
5
90
10
1
8.4
6
90
10
3 11.1
7
90
30
1
9.8
8
90
30
3 12.6
SUM
640
160
16 79.9
AVE
80
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.99645389
R Square 0.992920354
Adjusted
R Square 0.987610619
x3 13 19 25 10 16 22 28 133
y 1.5
3 1 2.5 0.5 2 3.5 14
0.33 0.336 0.294 0.476 0.209 0.451 0.482 2.578
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.983812569
R Square 0.967887171
SSt SSr Sse
x3 13 19 25 10 16 22 28 133 19
y 1.5 0.33
3 0.336 1 0.294 2.5 0.476 0.5 0.209 2 0.451 3.5 0.482 14 2.578 2 0.368286
方程 1 1E-06 2 1E-06 3 2.32E-09 4 7.24E-11
2.05
7.4
0.125
0
6 11.2 1.866666667 0.130666667
6 35.8 5.966666667 1.298666667
试验设计与数据处理作业----333333
试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称化学化工学院指导教师范明舫班级化工081班学号20084540104学生姓名陈柏娥2011年04月20日《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
通过这门课程的学习，是我对误差理论、方差分析、正交试验设计与应用、回归分析都有了一个很好的理解，并且将它们做了笔记。
比如方差分析的理解：方差分析市实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素，不同水平组合下的实验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验结果影响大的因素及其影响程度。
实验设计与数据处理作业
作业：一、资料的整理1231.2.3.二、平均数、标准差1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。
试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。
（x =9.8头，S =2.098头，C ·V =21.40%）。
x =9.8头，S =2.098头，C ·V =21.40%2、调查甲、乙两地成年男性的体重（斤）如下表，试比较两地成年男性体重的变异程度。
甲地 137 133 130 128 127 119 136 132 乙地 128130129130131132129130（S 甲=5.75斤, C.V 甲=4.42%；S 乙=1.25斤，C.V 乙=0.96%）S=5.75斤，C.V=4.42%;S=1.25斤，CV=0.96%. 三、t 检验1、随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4（℃），已知该品种兔直肠温度的总体平均数0μ=39.5（℃），试检验该样本平均温度与0μ是否存在显著差异？（=t2.641 0.01<P <0.05）2、某猪场从10窝大白猪的仔猪中，每窝抽出性别相同、体重接近的仔猪2头，将每窝两头仔猪随机地分配到两个饲料组，进行饲料对比试验，试验时间30天，增重结果见下表。
试检验两种饲料喂饲的仔猪平均增重差异是否显著？（=t3.455 P <0.01）3、分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下，问该两个品种（=t12.455 P <0.01）四、方差分析第一题：单因素方差分析。
试检验这几种药物有没有差别。
16.为了比较4种饲料(A)和猪的3个品种(B)，从每个品种随机抽取4头猪(共12头)分别喂以4种不同饲料。
随机配置，分栏饲养、位置随机排列。
从60日龄起到90日龄的时期内分别测出每头猪的日增重(g),数据如下，试检验饲料及品种间的差异显著性。
《实验设计与数据处理》课程教学大纲
4.研究：能够基于科学和人文综合研究方法对设计问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
教学内容与学时分配
（一）误差理论知识4学时
1.数据测量和概率基本知识
2.随机误差的分布规律和随机变量的数字特征
3.测量中的最可信赖值
4.误差的统计意义
5. t分布
（二）假设检验3学时
1.假设检验的基本思想
2.正态性检验
3. U检验、t检验、F检验
（三）试验设计与方差分析3学时
1.概述
2.方差分析法
3.方差分析法的应用
（3）掌握数据的回归分析方法，对设计问题进行理性分析，熟练使用技术工具来分析设计中的问题，并能总结个人和团队的汇报。［1、2、5、8、9］
课程简介
本课程介绍工程技术中常用的试验设计与数据处理方法，内容包括误差理论及数理统计基础，试验设计方法，正交试验设计与数据处理，回归分析等。旨在培养学生设计和组织实验方案的基本能力；培养学生分析实验数据与处理数据的能力。通过本课程的学习，将加深工业设计专业学生对如何评估产品的用户体验、人因性能等的理解，提升学生对量化分析在产品设计中的作用。
Major Applicable
Bachelor Major of Industrial Design
Teaching Language
Teaching in Chinese
Prerequisites
Design psychology, ergonomics
试验设计与数据处理作业 333333
试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称化学化工学院指导教师范明舫班级化工081班学号***********学生姓名陈柏娥2011年04月20日《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
通过这门课程的学习，是我对误差理论、方差分析、正交试验设计与应用、回归分析都有了一个很好的理解，并且将它们做了笔记。
比如方差分析的理解：方差分析市实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素，不同水平组合下的实验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验结果影响大的因素及其影响程度。
实验设计与数据处理课后作业5
实验设计与数据处理 作业（武汉工程大学）
第 页
5.实验数据的回归分析法
1. 设有一组试验数据如表所示，要求用二次多项式来拟合这组数据.
2. 在黄芪提取工艺中，选择煎煮时间、煎煮次数和加水量三个因素进行考察，以样品中黄芪甲苷含量作为实验指标，实验数据列在下表中。
试对实验数据进行线性回归。
3.某种鱼体长和体重的结果如下表所示，建立鱼的体长x 与体重y 的关系模型。
4. 水泥凝固时放出的热量y 与水泥中4种化学成分x 1,x 2,x 3,x 4
有关，今测得一组数据如下，试用逐步回归法确定一个线性模型。
(
建议用Matlab 或者Spss 软件)。
实验设计与数据处理试卷(化工06)
山东科技大学2008—2009学年第一学期《实验设计与数据处理》考试试卷班级姓名学号一、选择题（每题1分，共10分）1. 在正交实验设计中，试验指标是（C ）A. 定量的B. 定性的C. 两者皆可2. 在正交实验设计中，定量因素各水平的间距是（C ）A. 相等B. 不相等C. 两者皆可3. U7（74）中括号中的7表示（D）A. 最多允许安排因素的个数B. 因素水平数C. 正交表的横行数D. 总的实验次数4. 以下不属于简单比较法的缺点的是（D ）A. 选点代表性差B. 无法考察交互作用C. 提供信息不够丰富D. 实验次数多5. L8（27）中的7代表（A ）A. 最多允许安排因素的个数B. 因素水平数C. 正交表的横行数D. 总的实验次数6. 在L9（34）表中，有A，B，C三个因素需要安排。
则它们应该安排在（D）列A. 1，2，3B. 2，3，4C. 3，4，5D. 任意3列7. 三水平因素间的交互作用在正交表中需占用（C ）列。
A. 5B. 4C. 3D. 28. 交互作用对实验结果的影响是（C ）A. 增强B.减弱C.两者皆可能D.无影响9. 在一个正交实验中，因素A和B的水平数都为3，那么A和B的交互作用的自由度为（C ）A. 6B. 1C. 4D. 210. 用L8（27）进行正交实验设计，若因素A和B安排在第1、2列，则A×B，应排在第（A ）列。
A. 3B. 4C. 5D. 6二、判断题（每题1分，共10分）1. 在确定工艺条件时，对主要因素和次要因素均选取最优条件。
（错）2. 某列算出的极差的大小，反映了该列所排因素选取的水平变动对指标影响的大小。
（对）3. 在正交试验中，为了便于分析试验结果，凡遇到定性指标总把它加以定量化处理。
（错）4. 要考虑的因素及交互作用的自由度总和必须不大于所选正交表的总自由度。
（对）5. 正交实验中，若某号实验根据专业知识可以肯定其实验结果不理想，则可以略去不做。
江南大学实验设计与数据处理作业
《试验设计与数据处理》作业第三章：统计推断3-7 解：（1）金球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：①将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：②打开SAS Analyst，然后选择数据文件，打开：③设置参数，采用One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量x送入Variable中，在单击Tests，选中Interval，设置confidence level设置为90.0%：④结果输出：μ的置信度为0.9的置信区间为(6.67,6.68)。
金球方差置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：①设置参数，采用One-Sample Test for a Variance，将待分析变量x送入Variable中，并在Null:Var中设置一个大于0的数，再单击Intervals，选中Interval，设置confidence level设置为90.0%：②结果输出：有结果可知σ2的置信度为0.9的置信区间为(676E-8, 0.0001)（2）银球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：①将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：②打开SAS Analyst，然后选择数据文件，打开：③设置参数，采用One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量y送入Variable中，在单击Tests，选中Interval，设置confidence level设置为90.0%：④结果输出：μ的置信度为0.9的置信区间为(6.66,6.67)。
银球方差置信度为0.9的置信空间，SAS程序如下：①设置参数，采用One-Sample Test for a Variance，将待分析变量y送入Variable中，并在Null:Var中设置一个大于0的数，再单击Intervals，选中Interval，设置confidence level设置为90.0%：④结果输出：由结果可知σ2的置信度为0.9的置信区间为(379E-8, 507E-7)。
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实验设计与数据处理课程学习心得体会最开始知道这门课程的时候，有点好奇，因为没有书。
后来上第一节课，老师告诉我们，没有订书是因为书上讲的太复杂。
经过老师的讲述，我知道了这门课程的重要性。
本课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计――正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。
通过学习，我知道误差分为过失误差，系统误差与随机误差，并理解了他们的定义。
另外还有对准确度与精密度的学习，了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。
方差分析是实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。
通过理论课的学习，我知道了，实验设计与数据处理课程就是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法，也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验
数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。
比起理论课的专业知识，我觉得上机课更加实用。
上机课讲了Excel和Origin的许多操作，助教讲的很详细，像一些公式也会很细心帮我们打出来，很好的考虑到了对这些软件不太熟悉的我们。
最后作业需要的Excel和Origin也会帮我们远程安装，很感谢。
计算机软件的应用是计算机学科在化学领域中的最主要的应用之一，它不仅解决了化学计算中的复杂问题，而且利用虚拟的程序把化学世界的微观结构、光谱形态等形象地展现出来，以致把化学学科的教育和科研的革命推向一个崭新的阶段。
所以，学习使用这些软件对我们来说很重要，它不只是对于当下的我们重要，也对于以后走向职场的我们同样重要。
对于一个理工科生来说，实验并不陌生，基本上每门专业课都会涉及实验。
但是，我们从来没有把实验的设计与后期的数据处理系统的学过，像这次把它作为一门课程并占有学分这是第一次。
所以我知道，不仅是学分的获得，它在日后我们的学习工作中也占有重要的作用。
最后，非常感谢学校能开设这门课程，也感谢老师能够那么敬业的教我们，还有助教在上机课和平时对我们的帮助。
实验设计与数据处理课程作业（1）
1.将表格中不及格的成绩用红色加粗标记;计算每位学生的平均分和总分，并按总分多少排序。
（1）输入数据
（2）用红色加粗标记处不及格成绩
（3）求平均分和总分
（4）将总分排序
（5）最后结果
2.求下列数据（9次测量结果）的算术平均值、几何平均值、调和平均值、样本标准差s、总体标准差σ、样本方差s2、总体方差σ2、算术平均误差Δ和极差R。
（1）输入数据
（2）算术平均值
（3）几何平均值
（4）调和平均值
（5）样本标准差s
（6）总体标准差σ
（7）样本方差s2
（8）总体方差σ2
（9）算术平均误差Δ
（10）极差R
（11）最后结果
实验设计与数据处理课程作业（2）
1.已知c与t的函数关系可以如下的数学模型表达：c=c0eAt。
试用Excel的图表功能分别在笛卡尔坐标系（普通直角坐标中）和半对数坐标系中画出c与t之间的线图。
（1）输入数据
（2）笛卡尔坐标系
（3）半对数坐标系
（3）最后结果
2.今由仪器测得40℃下巧克力浆的剪应力τ与剪切率dμ
的关系如下
d y
表所示。
请用作图法确定卡森方程系数。
（1）输入数据
（2）对数据进行转换
（4）添加趋势线，显示R的平方值
（6）卡森方程表达式
√τ=2.132√dμ
d y +4.343
实验设计与数据处理课程作业（3）
1.为考察温度对某种化工产品得率的影响，选取了五种不同的温度，在同一温度下各作三次试验，试验数据如表1。
试问温度对得率有无显著影响。
（1）在excel中将待分析的数据列成表格
（2）单因素方差分析
（4）单因素方差分析结果
（4）因为F>F-crit,故温度对得率有显著影响。
2. 为了考察pH值和硫酸铜溶液浓度对化验血清中白蛋白与球蛋白的影响，对蒸馏水中的pH值（A）取了4个不同水平，对硫酸铜溶液浓度（B）取了3个不同水平，在不同水平组合下各测了一次白蛋白与球蛋白之比，结果列于表2中，试检验两个因素对化验结果有无显著影响。
（1）在excel 中将待分析的数据列成表格
（2）无重复双因素方差分析
（3）无重复双因素方差分析结果
（4）因行和列的F>F-crit,故硫酸铜溶液浓度和PH值都对化验结果有显著影响。
实验设计与数据处理课程作业（4）
1、下表给出了某种化工产品在3种浓度、4种温度水平下得率的数据，试检验各因素及交互作用对产品得率的影响是否显著。
（在每种组合水平上有重复试验，但不能将它们填在同一单元格中，且不能省略标志行和列）
（1）将excel中待分析的数据列成表格
（2）可重复双因素方差分析
（3）可重复双因素分析结果
（4）分析总结：只有浓度对产品得率有显著影响，而温度以及连着的交汇作用对产品得率没有显著影响。
2. 在送到某工厂的原料中，含有两种有用的组分A和B，为了研究这两种组分含量之间的关系，在不同地区和不同时间送来的原料中，取10个样品进行化学分析，得到下表结果，试确定这两种组分含量之间的关系。
（1）在excel中将待分析的数据列成表格
（2）回归分析
（3）回归分析结果
（4）A与B的含量关系为：B=5.4+0.24A，相关系数：r=0.92,
说明自变量与因变量之间有较高的相关性。
实验设计与数据处理课程作业（5）
1.已知方程y=a+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b12x1x2，待分析的数据如下表所示，试利用Excel中的“回归”工具确定该回归方程中的回归系数。
（1）在excel中将待分析的数据列成表格
（2）回归分析
（3）回归分析的结果
（4）所以从方差分析报告可知，a=468.53,b1=9.09,b2=-26.56,b3=-23.23,b4=-41.74,b12=-6.75。
故所求方程y=468.53+9.09x1-26.56x2-23.23x3-41.74x4-6.75x1x2 。
2. 简单二维图的绘制
离心泵性能试验中，得到离心泵不同流量qv和轴功率Pa的数据，如下表所示，试用Origin绘制出两者之间的关系曲线。
（1）在origin中将待分析的数据列成表格
（2）插入散点图
（3）绘制两者中之间的关系曲线
实验设计与数据处理课程作业（6）
1. 三角形坐标图的绘制
25℃时，乙醇-苯-水物系的相互溶解度数据（质量分数）如下表所示，试利用Origin绘出三元相图。
（1）添加一列
（2）在origin中将待分析的数据列成表格
（3）绘制二元相图
（4）最后结果
2．三维图的绘制
三维表面图和三维等高图
为了提高某种淀粉类高吸水性树脂的高吸水倍率，在其他合成条件一致的情况下，重点考察丙烯酸中和度和交联剂用量对产品吸水倍率z 的影响，已知丙烯酸中和度（x）的变化范围为0.7~0.9，交联剂用量（y）的变化范围为1~3mL，这两个因素与试验指标（z）之间的函数关系如下：
z=-1544.0+4539.8x+227.0y-78.0xy-2678.7x2-48.3y2
试利用Origin绘制该曲面图和对应的等高线。
（1）New Matrix 建立新数据矩阵
（2）View –Show X/Y
（3）Matrix
（4）绘制三维表面图
（5）绘制三维高等图
实验设计与数据处理课程作业（7）
1. 简单线性拟合
以硝基苯酚醋酸酯水解的速率常数实验为例：采用初始浓度法，测定金属配合物模拟水解酶催化对硝基苯酚醋酸酯水解的速率常数，实验中得到的时间和吸光度值如下表所示：利用origin对数据进行拟合，写出拟合方程。
（1）在origin中将待分析的数据列成表格
（2）绘制散点图
（3）线性拟合
（4）线性拟合结果
（5）拟合方程
所以，拟合方程为Y=0.11153+0.00157X
2.多元线性拟合
某湖八年来湖水中COD浓度实测值(Y)与影响因素：湖区工业产值(X1)、总人口数(X2)、捕鱼量(X3)、降水量(X4)等的数据资料见下表：要求建立污染物Y的水质分析模型
（1）输入数据，将COD浓度实测值设为Y,其余设为X.
在origin中将待分析的数据列成表格
（2）多元线性拟合
（3）多元线性拟合结果
（5）多元线性回归式
Y=-13.98+13.192X1+2.4228X2+0.0754X3-0.1897X4 R-Square=0.96408,
F=47.96541，
P=0.00473
实验设计与数据处理课程作业（8）1.多项式拟合，写出拟合方程
（1）在origin中将待分析的数据列成表格
（2）插入散点图
（3）设置坐标轴
（3）多项式拟合A.二级多项式拟合
由拟合的结果可得，二级多项式拟合的相关系数为0.98301 B. 三级多项式拟合。