兰州理工大学研究生课程《实验设计与数据分析》大作业
大化工类研究生实验设计与数据处理课程教学实践与探索
２ 课 程 内容 的设 置
对于大化 工类研究 生专业来说 ， 经常需 要通过 实验找规 律 ， 而在实验之前 ， 实验 者除应 对所研 究 的问题有 一个深 入 的认 识 外， 还要进行 因素 、 水平 、 响应 变量 的选择进 而选 择合 理 的实验 设计方法。因为在 科学 实验 中， 验设计 一方 面可 以减少 实验 实 过程的盲 目性 ， 使实验过程更有计划 ； 另一方面 还可 以从众 多的
任永胜 ，段潇潇
（ 宁夏 大学化 学化 工 学 院 ，宁夏 银川 ７ ０２ ） ５ ０ １
摘 要 ： 作为一门应用技术学科，实验设计与数据处理》 《 课程在科学研究和工程技术及生产中起着越来越重要的作用。本文
结合大化工 类研究生专业 的特点 ， 实验设计 与数 据处理》 对《 课程开设 的必要 性 、 课程设 置阶段 、 课程 内容 、 教学方法 与教学手段 等方 面进行 了探 索。
研究生实验设计与数据处理教案
研究生实验设计与数据处理教案一、介绍本教案旨在帮助研究生学习实验设计和数据处理的基本原理和方法。
通过本教学内容的学习，研究生将能够掌握合适的实验设计策略，并使用统计分析工具对实验结果进行准确和可靠的数据处理。
二、实验设计2.1 实验目标和背景在这一部分，我们将解释为什么需要进行某个特定的实验并确定其目标。
同时，我们还会简要讨论相关背景知识以及预期结果。
2.2 变量和因素这里将介绍如何确定实验中的变量和因素。
重点是识别自变量、因变量以及可能存在的干扰因素。
2.3 实验设计方法基于前述内容，我们将详细讨论常见的实验设计方法，例如完全随机设计、随机区组设计等。
每种设计方法都会通过具体案例来进一步解释。
三、数据收集与记录3.1 数据收集方式在这一部分中，我们将介绍各种常用的数据收集方式，包括调查问卷、实地观察、设备测量等。
对于每种方式，都会提供相应的示例和注意事项。
3.2 数据记录与管理这里将重点解释如何正确地记录实验中收集到的数据，并确保其准确性和完整性。
同时，我们也会介绍一些数据管理的基本原则和工具。
四、数据处理与分析4.1 数据预处理在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行预处理。
这一部分将介绍数据清洗、异常值处理、缺失值填充等预处理方法。
4.2 统计分析方法在这一部分中，我们将介绍一些常见的统计分析方法，如描述统计分析、方差分析、回归分析等。
针对每种方法，都会给出详细步骤和应用案例。
4.3 统计软件工具这里将推荐几款流行的统计软件工具，并提供简要教程和实践指导，帮助研究生快速掌握数据处理与分析技能。
五、报告撰写与呈现5.1 实验报告结构本部分将介绍一个标准的实验报告结构，并详细阐述每个部分应包含的内容。
5.2 图表制作技巧一个好的图表可以更直观地呈现实验结果。
在这一部分中，我们将分享一些图表制作的基本技巧和原则。
5.3 实验报告展示最后，我们将提供一些建议和建议，帮助研究生进行实验报告的口头展示和演示技巧。
实验设计与分析习题答案
实验设计与分析习题答案- 0 -《实验设计与分析》习题与解答P41 习题一1.设用三种方法测定某溶液浓度时，得到三组数据，其平均值如下： 1x (1.540.01)mol /L =± 2x (1.70.2)/mol L =± 3x (1.5370.005)mol /L =±试求它们的加权平均值。
解：①计算权重：211100000.01w == 212250.2w == 213400000.005w == 1:2:310000:25:40000400:1:1600w w w == ②计算平均值1.54400 1.71 1.53716001.538 1.5/40011600x mol L⨯+⨯+⨯==≈++5.今欲测量大约8kPa （表压）的空气压力，试验仪表用①1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；②标尺分度为1mm 的U 形管水银柱压差计；③标尺分度为1mm 的U 形管水柱压差计。
求最大绝对误差和相对误差 解：①max0.21000 1.5%3x kPa ∆=⨯⨯=- 1 -R E =3100%37.5%8R E =⨯=②33max1109.8113.610133.4160.133x Pa kPa-∆=⨯⨯⨯⨯==0.133100% 1.66%8R E =⨯=③33max1109.81109.810.00981xPa kPa-∆=⨯⨯⨯==0.00981100%0.12%8R E =⨯=6.在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次测定。
样本测定值为：3.48, 3.37, 3.47, 3.38, 3.40, 3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s 、总体标准差σ、样本方差s 2、总体方差σ2、算术平均误差Δ和极差R 。
解：①算术平均值： 3.48 3.37 3.47 3.38 3.40 3.433.426x +++++== ②几何平均值：63.48 3.37 3.47 3.38 3.40 3.43 3.42Gx =+++++= ③调和平均值：63.421111113.48 3.37 3.47 3.38 3.40 3.43H ==+++++④标准差：()()()()()()2222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.046361s -+-+-+-+-+-=-⑤总体标准差：()()()()()()2222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.04226σ-+-+-+-+-+-=⑥样本方差：- 2 -()()()()()()22222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.0021261s-+-+-+-+-+-==-⑦总体方差：()()()()()()22222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.001766σ-+-+-+-+-+-==⑧算术平均误差：3.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.03836-+-+-+-+-+-∆==⑨极差：R=3.48-3.37=0.117.A 与B 两人用同一分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（μg/g ）分别为：分析人员A ：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0分析人员B ：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0试问A 与B 两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（α=0.05） 解：①算术平均值：8.08.010.010.0 6.0 6.0 4.0 6.0 6.08.07.210Ax +++++++++== 7.57.5 4.5 4.0 5.58.07.57.5 5.58.06.5510B x +++++++++==②方差22222222222(8.07.2)(8.07.2)(10.07.2)(10.07.2)(6.07.2)(6.07.2)(4.07.2)(6.07.2)(6.07.2)(8.07.2) 3.7101A s -+-+-+-+-+-+-+-+-+-==-22222222222(7.5 6.55)(7.5 6.55)(4.5 6.55)(4.0 6.55)(5.5 6.55)(8.0 6.55)(7.5 6.55)(7.5 6.55)(5.57.2)(8.0 6.55) 2.3101B s -+-+-+-+-+-+-+-+-+-==-③统计量 3.7 1.62.3F ==- 3 -④临界值0.975(9,9)0.248F =0.025(9,9) 4.03F =⑤检验∵0.9750.025(9,9)(9,9)F F F <<∴A 与B 两人测定铁的精密度是无显著性差异8. 用新旧两种工艺冶炼某种金属材料，分别从两种冶炼工艺生产的产品中抽样，测定产品中的杂质含量（%），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试问新冶炼工艺是否比旧工艺生产更稳定，并检验两种工艺之间是否存在系统误差？（α=0.05） 解：（1）①算术平均值：2.69 2.28 2.57 2.30 2.23 2.42 2.61 2.64 2.723.02 2.45 2.95 2.512.5713x ++++++++++++==旧2.26 2.25 2.06 2.35 2.43 2.19 2.06 2.32 2.342.259x ++++++++==新②方差22222222222222(2.69-2.57)(2.28-2.57)(2.57-2.57)(2.30-2.57)(2.23-2.57)(2.42-2.57)(2.61-2.57)(2.64-2.57)(2.72-2.57)(3.02-2.57)(2.45-2.57)(2.95-2.57)(2.51-2.57)13-10.0586s++++++++++++==旧- 4 -2222222222(2.26 2.25)(2.25 2.25)(2.06 2.25)(2.35 2.25)(2.43 2.25)(2.19 2.25)(2.06 2.25)(2.32 2.25)(2.34 2.25)0.016491s -+-+-+-+-+-+-+-+-==-新③F 统计量 0.0586 3.570.0164F == ④F 临界值 0.05(12,8) 3.28F = ⑤F 检验 ∵0.05F>(12,8)F∴新冶炼工艺比旧工艺生产更稳定 （2）①t 统计量 22t 0.05860.0164139x x s s n n -==++新旧旧新②自由度22222222220.05860.0164139df -2-2=200.05860.01641391319111s s n n s s n n n n ⎛⎫⎛⎫+ ⎪+ ⎪⎝⎭⎝⎭==⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭+⎝⎭⎝⎭+++++新旧旧新新旧新旧旧新③t 临界值0.025t (20) 2.086= ④t 检验 ∵0.025t >t (20)∴两种工艺之间存在系统误差9. 用新旧两种方法测得某种液体的黏度（mPa ·s ），如下：- 5 -新方法：0.73，0.91，0.84，0.77，0.98，0.81，0.79，0.87，0.85旧方法：0.76，0.92，0.86，0.74，0.96，0.83，0.79，0.80，0.75其中旧方法无系统误差，试在显著性水平α=0.05时，检验新方法是否可行。
研究生实验设计与数据处理方法
研究生实验设计与数据处理方法1. 引言研究生的实验设计与数据处理方法在科研工作中扮演着重要的角色。
本文将介绍研究生应该掌握的实验设计和数据处理方法，包括实验设计原则、实验过程、数据采集与处理等内容。
2. 实验设计原则在开始一项研究之前，合理的实验设计是确保取得可靠结果的基础。
以下是一些常见的实验设计原则：2.1 随机化通过随机分组等手段，减少可能影响结果的干扰因素，确保组间具有可比性。
2.2 对照组设置设置对照组以进行比较，以评估实验因素对结果的影响。
2.3 样本大小确定根据所需统计功效和显著性水平确定足够大的样本量。
2.4 控制变量尽可能控制其他可能导致干扰的变量，在各组间保持相对稳定。
3. 实验过程一个完整的实验过程包括以下几个关键步骤：3.1 实验目标确定明确研究或验证的问题，并明确目标。
3.2 实验设计根据实验目标和理论基础，设计具体的实验方案。
3.3 资源准备准备所需的仪器设备、材料和人力资源等。
3.4 实施实验按照实验设计方案执行实验操作。
4. 数据采集与处理数据采集与处理是衡量实验结果有效性和可靠性的重要环节。
以下是常用的数据采集与处理方法：4.1 数据采集工具选择根据研究对象特点和研究目标，选择合适的数据采集工具，如问卷调查、观察记录等。
4.2 数据收集与整理按照事先确定的方法收集数据，并进行整理以便后续分析处理。
4.3 统计分析根据研究需求，选择适当的统计方法对数据进行分析，如描述统计、t检验、方差分析等。
4.4 结果解释与讨论对统计结果进行解释和讨论，结合前人研究成果进行验证或提出新的假设或见解。
5. 结论本文介绍了研究生应该掌握的实验设计和数据处理方法。
合理的实验设计原则可以确保实验结果的可靠性，而正确的数据采集和处理方法可以支持有力的分析和结论。
熟练掌握这些方法对于研究生进行科学研究工作至关重要。
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 KPa x E x ∆=⨯==∆===2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ，所以max 20.1330.133 1.6625108R 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σ2 0.001780556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。
|||69.947|7.747 6.06p p d x =-=>分析人员A 分析人员B8 7.5 样本方差1 3.7333338 7.5 样本方差2 2.30277810 4.5 Fa值0.248386 4.02599410 4 F值 1.621236 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 0.0000058610.031611111观测值 13 9 df 128F0.000185422P(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。
《试验设计与数据处理》讲稿_第1章(研究生)
n
n
n
n
di2
(xi x)2
xi2( xi)2/n
i1 i1
i1
i1
n
n
n
• 当试验次数为有限时，称为样本标准差，其定义为：
n
n
n
n
di2
(xi x)2
xi2( xi)2/n
s i1 i1
※方法：
1) 计算包括可疑值在内的 平均值及标准偏差；
2) 计算偏差值、偏差值绝 对值、3s值或2s值；
3) 比较偏差绝对值与3s 值的大小，如果：
dp xp x3s
则应将xp从该组试验值中
剔除。
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
x
测定值 偏差值及其检验
xi
0.128
di xi x di 3s
例如，将下列数据舍入到小数点后3位：
3.14159
3.142
1.36653
1.366
2.33050
2.330
2.77719
2.777
2.7777
2.778
2.4566
2.457
27
1.7 误差的传递
※1 误差传递基本公式
设间接测量值y与直接测量值xi之间存在函数关系：
y＝f(x1，x2，…，xn)
(3）狄克逊（Dixon）准则
※ 方法：
1）将n个试验数据按从小到大的顺序排列； 2）检验x1或xn：用附录3所列的公式，计算出f0 ，如果：
若f0 >f (α，n)，则应该剔除x1或xn。
※注意 事项：
实验设计与数据处理课后答案
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。
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。
《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《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F0.01，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。
数据数据处理大作业答案
《实验设计与数据处理》大作业第一题表1 加药量,总氮T-N,总磷T-P,COD的关系数据第二题表2 流量,压头,效率的关系数据第三题表3 荧光强度与浓度关系的数据公式为y=21.697x+0.3243当y=38.2时，对应的浓度为1.746μg.mL-1当y=39.2时，对应的浓度为1.792μg.mL-1 第四题通过上面图形的分析，双曲函数作为某伴生金属C与含量距离X之间的关系最好，即1/y = 0.0008/x + 0.009第五题表5 不同成分用量对玻璃防雾性能的影响数据因素PVA x1/g ZC x2/g LAS x3/g试验结果y X2*X310.5 3.5 0.2 3.8 0.72 1.0 4.5 0.4 2.5 1.83 1.5 5.5 0.8 3.9 4.44 2.0 6.5 1.0 4.0 6.55 2.5 7.5 1.2 5.1 9.06 3.0 8.5 1.4 3.1 11.97 3.5 9.5 1.6 5.6 15.2回归统计方差分析Multiple R0.728295705df SS MS F Significance F R Square0.530414633回归分析3 3.6493 1.21641761.129538250.461298783 Adjusted R Square0.060829266残差3 3.2307 1.0769158标准误差 1.037745525总计6 6.8800观测值7Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0% Intercept 5.1818 2.2662 2.28658840.10629-2.03017 12.393764-2.030166512.39376 X Variable 1-7.0475 6.6112 -1.0659920.3646-28.08714 13.99224-28.08714313.99224 X Variable 27.2838 8.1495 0.89376510.4373-18.65171 33.21927-18.65171133.21927 X Variable 30.8549 0.7780 1.09883110.35212-1.62112 3.330968-1.6211179 3.33097图5-1 回归分析截距α = 5.1818 , x1的斜率β1 = -7.0475 , x2的斜率β2 = 7.2838 ,x3的斜率β3 =0.8549回归方程为y = 5.1818+-7.0475 x1+7.2838 x3+0.8549 x2x3方程精度R2=0.53041第六题表6 合金中铜含量数据第七题由于假设在试验范围内合成率是温度的上峰值函数，所以可以由0.618法来考虑图7 0.618法求得的最佳温度从上面可以看出需要做7次试验才能得到最佳温度第八题表8-1 因素水平表表8-2 L8（4*24）实验设计方案及数据分析计算从上表可以得出最佳的实验方案是：品种乙 + 氮肥量30kg + 氮,磷,钾肥的比例2:1:2 +规格7 x 7 第九题表9-1 因素水平表表9-2 L（313）正交试验结果及数据分析表27从上表可以得出：各因素对混凝效果影响的主次顺序为：混凝剂类型>泥浆浓度>加量>搅拌时间。
研究生阶段的实验设计与数据处理
研究生阶段的实验设计与数据处理作为研究生阶段的学习重点，科研实验设计和数据处理是非常关键的环节。
实验设计决定了实验的可靠性和准确性，而数据处理则对实验结果的解读和推理起着至关重要的作用。
本文将从实验设计和数据处理的角度，就研究生阶段的科研工作进行探讨。
一、实验设计1. 研究目的与问题研究生实验的首要考虑是明确研究目的与问题。
在开始设计实验之前，明确实验的目标和想要解决的科学问题是非常重要的。
只有明确了研究目的与问题，才能更好地选择实验方法和设计实验方案。
2. 实验变量与观测指标实验设计需要确定实验的自变量和因变量，也就是实验中需要改变的要素和需要观测的结果。
自变量是设计实验时可以控制和改变的因素，而因变量则是需要研究的主要结果指标。
通过明确自变量和因变量，可以有针对性地设计实验步骤和测量方法。
3. 样本与样本尺寸在实验设计中，样本和样本尺寸的选择是关键因素之一。
样本的选择需要根据研究目的和问题确定，同时需要考虑到实验的可行性和实际条件。
合理的样本尺寸能够保证实验结果的统计学可靠性，并且能够对所研究的现象进行一定的泛化。
4. 实验步骤与操作实验设计中的步骤和操作需要详细规划和安排。
研究生在设计实验步骤时，应该充分考虑实验流程的合理性和实验操作的准确性。
同时，如果涉及到复杂的仪器设备操作，还需要做好相应的实验训练和技巧积累，以确保实验的正常进行和数据的有效采集。
二、数据处理1. 数据收集和整理实验数据的收集和整理是数据处理的基础工作。
在数据收集过程中，需要保证数据的准确性和可靠性，尽可能避免误差和干扰的影响。
同时，在数据整理的过程中，需要对数据进行筛选、清洗和标注，保证数据的完整性和一致性。
2. 数据统计与分析数据处理的核心是数据的统计与分析。
根据研究问题和实验设计，选择合适的统计方法和分析工具对数据进行处理。
常见的统计方法包括描述性统计、方差分析、回归分析等，分析工具可以是统计软件或编程语言等。
在进行数据统计和分析时，要保证严密的逻辑和准确的数学处理，以得到可靠的分析结果。
试验设计与数据处理期末作业
.word 格式,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，对实验专业.专注.word 格式,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。
兰州理工大学研究生试题
因素
列号
试验号
A
B
C
空白
亩产量
1
2
3
4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
1
2
2
2
3
3
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
2
3
1
3
1
2
1
2
3
3
1
2
2
3
1
Y1=463
Y2=409
Y3=428
Y4=451
Y5=435
Y6=429
Y7=453
Y8=426
Y9=394
第2页，共2页
3（丙）
1
2
3
1.72
1.82
1.80
4
5
6
2（49ห้องสมุดไป่ตู้）
2
2
1
2
3
2
3
1
3
1
2
1.92
1.83
1.98
7
8
9
3（520）
3
3
1
2
3
3
1
2
2
3
1
1.59
1.60
1.80
确定因素主次顺序,最优方案,最优方案的工程平均。
第 1 页，共2页
6、（20分）一农场希望知道某一玉米品种的高产栽培条件，他们选择了三个试验因素：施化肥量、种植密度、施化肥方式，各因素之间无交互作用，每个因素选三个水平，如下表
实验设计与数据分析：培养学生实验设计和数据分析的能力
数据分析可以帮助企业了解财务状况和投资风险，从而制定更有效的财务策略。
实验设计与数据分 析的未来发展
自动化实验设计：通过AI 算法自动生成实验方案，
提高实验效率
数据预处理：利用AI技术 对数据进行清洗、整理和 预处理，提高数据分析质
数据异常：分析数据中的异常值，如离 群值、缺失值等
结论与建议：根据数据分析结果提出结 论和建议
实验设计与数据分 析的应用
物理实验：验证物理定律， 探索宇宙奥秘
化学实验：研究化学反应， 开发新材料
生物实验：研究生物现象， 探索生命奥秘
医学实验：研究疾病机理， 开发新药
心理学实验：研究人类心 理，提高生活质量
数据整理： 分类、排 序、汇总 等
数据可视 化：图表、 图形等
数据分析 方法：描 述性统计、 推断性统 计、机器 学习等
描述性统计分 析：包括平均 数、中位数、 众数、标准差、
方差等
探索性数据分 析：通过绘制 图表、计算相 关系数等方法， 探索数据的分
布和关系
假设检验：通 过设定零假设 和备择假设， 进行t检验、方 差分析等统计
检验
回归分析：通 过建立回归模 型，分析变量 之间的关系， 预测未来趋势
数据可视化的方法和工具 数据可视化的定义和目的
数据可视化的优缺点
数据可视化在实际应用中的 案例分析
结果概述：对数据分析结果的总体描述
数据分布：分析数据的分布情况，如均 值、中位数、众数等
数据关系：分析数据之间的关系，如相 关性、因果性等
数据可视化：采用 有效的数据可视化 方法，使分析结果 易于理解和解释
硕士研究生实验设计与数据分析技巧
硕士研究生实验设计与数据分析技巧实验设计是研究生阶段进行科学研究的基础，而数据分析则是实验结果的重要组成部分。
精心设计实验和准确分析数据是确保研究结果可信和科学价值的关键。
本文将介绍一些硕士研究生在实验设计和数据分析方面的技巧和方法。
一、实验设计技巧1.1 研究目标的明确性在进行实验设计之前，首先要明确研究目标和科学问题。
设计一个好的实验需要明确研究的目的和所要解决的问题，从而确定实验的设计和方向。
1.2 控制变量实验设计中的一个重要原则是控制变量。
要保证实验过程中只改变一个变量，而其他变量保持不变。
这样可以更准确地分析实验结果，并排除其他因素对实验结果的干扰。
1.3 样本选择和样本量确定样本选择的合理与否直接影响到实验结果的可靠性。
样本应该尽可能具备代表性和可比性。
在样本选择和样本量确定时，可以借助统计学的方法来进行推算。
1.4 随机分组随机分组是为了消除实验中存在的个体差异，提高实验的可靠性和可信度。
通过随机分组，可以使不同组之间的参与者具有相似的特征，从而得到准确的实验结果。
二、数据收集技巧2.1 数据的有效性数据的有效性意味着数据的准确性和可靠性。
在数据收集过程中，应该尽可能避免人为误差，并采取一些措施来保证数据的可靠性。
2.2 数据的定量化和分类对于实验中获得的数据，一般需要进行定量化和分类处理。
定量化可以将连续型数据转化成数值，方便进行统计分析；分类可以将离散型数据分成不同的组别。
2.3 数据的记录和整理在进行实验时，及时记录实验过程中的数据是非常重要的。
记录数据时，应该注明每个数据的来源、时间和地点，以便后续的数据分析和结果呈现。
三、数据分析技巧3.1 描述统计分析描述统计分析是最基本的数据分析方法之一，用于描述数据的基本特征。
包括均值、标准差、频数、百分数等统计指标。
3.2 参数检验参数检验用于比较两个或多个样本之间的差异。
常见的参数检验方法有t检验、方差分析等。
参数检验的结果可以判断不同组别间的差异是否具有统计学意义。
实验设计与大数据处理
《实验设计与数据处理》大作业班级：环境17研: ___________ 学号：______________1.用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图图1加药呈与剩余浊度变化关系图图2加药呈与总氮TN变化关系图图3加药呈与总磷TN变化关系图图4加药量与CODo变化关系图14(1W 1098211inSO lai IX 140 160加药W(ol>9IIMII7II6II5II4II3II图5加药呈与各指标去除率变化关系图2. 对离心泵性能进行测试的实验中,得到流量Qw压头H和效率n的数据如表所示,绘制离心泵恃性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图1Qjm7h>图6离心泵特性曲线扬程曲线方程为：H=-0.14041Qv2-0.36394Qv+14.97212R2 二0.99719效率曲线方程为：/7=-0.02878Q V2+0.23118Q V-0.00692R2 二0.994543、列岀一元线性回归方程，求岀相关系数，并绘制岀工作曲线图。
⑴.工3-0（开-亍）R = —^= = —= ____________ __________（兀一xF 工表丄相关系数的计算Y 吸光度（A）XX・3B浓度(mg/L)x i-X y't-y Ixy Ixx R0.17510-0.51286-3047.990.82268528000.9998960.34920-0.33886-200.51730-0.17086-100.68340-0.004860.854500.166141031.026600.33814201.2117030.52314300.68785平均值4037图7水中染料活性艳红(X-3B )工作曲线—元线性回归方程为：y二0.01714X+0.00229相关系数为：R2=0.99975(2)代入数据可知:样品一:x二(0.722-0.00229)/0.01714二42.0(mg/L)样品二:x=(0.223-0.00229)/0.01714=12.9(mg/L)4、试找岀某伴生金属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)。
试验设计与数据分析(考题)
上海应用技术学院2009-2010 学年第 1 学期《试验设计与数据处理》期（末）试卷班级：研究生学号：姓名：我已阅读了有关考试规定和纪律要求，愿意在考试中遵守《考场规则》，如有一、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。
试根据二、根据下表中的试验数据，画出散点图，求某物质在溶液中的浓度c(%)与其沸点温度T之间的函数关系，并检验所建立的函数方程式是否有意义。
（本题15三、某厂在制作某种饮料时，需要加入白砂糖，为了工人操作和投料的方便，白砂糖的加入以桶为单位，经初步摸索，加入量在3～8桶范围中优选。
由于桶数只宜取整数，采用分数法进行单因素优选，优选结果为6桶，试问优选过程是如何进行的。
假设在试验范围内试验指标是白砂糖桶数的单峰函数。
（本题10分）（1）利用正交表L8(27)进行试验方案设计；（2）若试验结果(得率)依次为86，95，91，94，91，96，83，88，试用直观分析法分析试验结果；（3）确定最佳水平组合。
（本题20分）五、在啤酒生产的某项工艺试验中，选取了底水量x1和吸氨时间x2两个因素，六、某产品的产量取决于3个因素x1(60～80)，x2(1.2～1.5), x3(0.2～0.3)，还要考虑因素x1，x2的交互作用。
选用正交表L8(27)进行一次回归正交试验设计，给出相应的试验方案。
（本题10分）七、已知某合成剂由3种组分组成，它们的实际百分含量分别为x1,x2,x3，且受下界约束x1≥0.2, x2≥0.4，x3≥0.2，运用单纯形重心配方设计寻找最优配方，试给出相应的试验方案。
（本题15分）。
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实验设计与数据分析作业学院：材料科学与工程学院专业：材料加工姓名：学号：实验设计与数据处理作业电算版1-7：（1）由题意可知，建立如图所示的表格：（2）在【工具】菜单下选择数据分析子菜单，然后选中“F检验双样本方差”，如下图所示：（3）双击“F检验双样本方差”，可弹出如下图所示对话框：①在“变量一的区域（1）”：在此输入对需要进行分析的第一列“分析人员A”所有数据。
②在“变量一的区域（2）”：在此输入对需要进行分析的第二列“分析人员B ”所有数据。
③标志：由于输入区第一行中包含标志项，故选中标志项。
④)A （α:在此输入F 检验的临界值的显著水平，题目中告诉为)A （α=0.05。
⑤输出区域：选择在A13单元格输出计算的结果。
以上步骤如下图所示：（4）单击“确定”出现计算结果如图所示：由计算结果可知：)9,9()9,9(025.0975.0F F F <<,所以，A 、B 两人测量铁的精密度没有显著性差异。
3-1：（1）由题意可知建立如图所示的表格：（2）在【工具】菜单下面选择【数据分析】子菜单出现如下的对话框：（3）单击“方差分析：单因素方差分析”，出现如下对话框：①输入区域：输入待分析的数据区域的单元格引用，在此输入$A$3:$F:$6表示要分析A3-F16整个单元格区域所有数据。
②分组方式：按行分组。
③标志位于第一列：输入区域的第一列包含标志项。
④)A （ :输入F 检验的显著性水平0.05。
⑤输出方式：选择输出区域为A9单元格。
（5）单击【确定】后出现下图所示结果：由上表计算结果可知，F F <)16,3(05.0说明颜色对销售产生影响。
4-3：（1）由题意可计算得到如下的正规方程组：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++=+++2510595136385006366313637970151786038509702800042027263154207321321321321b b b a b b b a bb b b a b b b a（2）将方程组的等号右边全部变为0如下所示：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++=+++0595********63013637970150385097028000420063154207321321321321b b b a b b b a bb b b a b b b a （3）设计如下图所示表格：在B2中输入方程组第一个等式:063154207321=+++b b b a即：7*E2+420*E3+15*E4+63*E5-272单击enter 键得如下表格：（4）同理依次将剩余的方程组输入到B3、B4、B5单元格中：（5）选中第一个方程为目标函数，在C2中输入“=B2”，单击enter。
如下表格：（6）选择工具【菜单】下的【规划求解】，弹出【规划求解参数】对话框：①将“目标单元格”设置为$C$2，表示确定目标函数为C2单元格函数。
设置“等于”值为0，因为a 、1b 、2b 、3b 的初值都为0。
②将“可变单元格”设置为$E2：$E5表示输出结果在这范围内。
③在“约束”中添加$B$3=0、$B$4=0、$B$5=0表示第一个方程组为0，其它方程组也等于0。
如下图所示：（7）单击“求解”可得如下图所示对话框；单击“保存规划求解结果”得到如下所示对话框：由上图可知，求解可得的:066023.7;10789.15;00435.0;8502.56431==-=-=b b b a 从而可以带入后得到三元想回归方程：321066.712.15004.085.56x x x y ++--=. 回归分析：（1）根据数据建立如下表格：（2）对数据进行回归分析数据设置。
$A$2表示：y 的所有数据，$B$2：$D$8代表321x x x 、、的所有数值。
输出区域$A$12表示：选择了A12单元格。
点击残差，最后确定。
如下图所示：（3）单击确定得到如下的回归分析表：由上表可知：根据 t Stat 的数据大小可判断因素的主次顺序。
因为t t t x x 312x >>故因素主次顺序为：312x x x 、、。
alue P v -表示t 检验偏回归系数不显著概率，因为2x v alue P -<0.01则2x 对应变量煎煮次数对实验结果影响非常显著（**）。
6-1：（1）根据题意创建正交表和实验结果。
如下图所示：（2）计算大K的值。
在B11单元格中输入“=SUM(B$2：B$10，1，$F$2：$F$10)”求得B11中K的值。
选中该单元格，向右拖动填充柄，就可以计算出其它的K值。
如下图所示：（3）计算小k值。
在本题中k=K/3,由于在B14：E16的范围内，选中B14：E16区域，如下图所示：（4）在B14中输入=B11：E13/3，同时按住shift+ctrl+enter,可得到B14：E16范围内的k的所有值。
如下图所示：（5）极差R 的计算。
在B17单元格中输入：=MAX(B14：B16)-MIN(B14：B16)回车，然后选中该单元格，向右拖动填充柄，就可以计算出后三列的极差。
如图所示：（6）比较R 值大小得出因素的主→次顺序。
因为C B A >>,所以因素的主→次顺序：C B A 、、。
又因为312K K K A >>因素：、312K K K B >>因素：、123K K K C >>因素：故出最优方案为322C B A 。
如下图所示：（7）绘制趋势图。
建立如下图所示表格：第一列表示因素的不同水平，第二列为不同水平所对应的k值。
在不同因素之间留一个间隔，以避免趋势图中所有的数据点相连。
第一列中的数字要求为文本数字，输入时要在数字前加单引号“’”（英文输入模式下）；第二列B因素三是按实际大小顺序排列的，与水平编号顺序不一致。
如下图所示：（8）选中上图中的数据表，进入“图表向导”对话框，选择折线图中的第4种子类型，即数据的点折线。
依据“图表向导”进入“图标选项”对话框。
如下图所示：（9）选择“标题”标签，在“分类（X）轴（C）”下输入：溶剂浓度/%、反应温度/%、保温时间/%；在“数值（Y）轴”下输入：得率/%。
如下图所示：（10）单击【完成】后可生成折线图。
如下图所示：（11）在图案中，“边框”一栏中选择“无”。
（12）单击【确定】按钮后得到趋势图。
如下图所示：由图可知：溶剂浓度在区间[]80,60得率呈上升趋势，在[]100,80得率呈下降趋势，溶剂浓度80%最为合适；反应温度在区间[]160,140得率呈上升趋势，但不显著，在[]180,160得率呈下降趋势，故反应温度160℃最为合适；保温时间在区间[]1,3都成上身趋势，故3h 最好。
方差分析：（1）由计算可知K 的值，则将它们设置为如下图所示的表格。
在B6中输入“=SUM(B1：B3)”表示对B1、B2、B3求和。
如下图所示：（2）单击【确定】得到如下图所示得值：（3）在B7中输入=B6^2/9可求出实验的P=n T 2的值为180.4544。
如下图所示：（4）计算平方和。
在B4中输入“SUMSQ(B1：B3)/3-$B$7”可得值为7.362；选中B4单元格，拖动填充柄，可分别求出后三项的SS值。
如下图所示：（5）求出SS的各个值后，在B11中输入“=B4”,将B4的值复制到B11单元格，同理可得B12、B13、B14的值。
如下图所示：（6）由题意可计算出: A df B df =C df =e df =2与T df =8填入表格。
如下图所示：（7）在D11的单元格中输入“=B11/C11”,然后下拉填充柄至D14，可分别计算出所有的MS 的值。
如下图所示：（8）将各因素的MS 与e MS 比较，全部大于e MS 的MS 值，则不需要在将全部大于e MS 的MS 值计算归入误差项的那部分值，由此可计算的新的误差离差平方和：∆eSS =0.195、新误差自由度：∆e df =2，新的误差均方：∆e MS =∆e SS /∆e df =0.097，分别填入表格。
如下图所示：（9）在D15中输入“=B15/C15”;D16中输入“=B16/C16”，分别求出变化后的MS的值。
如下图所示：（10）在A F 对应的单元格E11中输入“=D11/$D$16”表示:∆=e A A MS MS F /，然后下拉填充柄，可得到其它的F 值。
如下图所示：（11）查表可知)22(05.0，F =19,填入表格。
如下图所示：（12）由结果可知：A F >)22(05.0，F 、B F <)22(05.0，F C F <)22(05.0，F ,说明因素A 对实验的结果影响最大，其次B ，在此C ，标注显著性。
如下图所示：因为，A F >)22(05.0，F 、B F <)22(05.0，F 、C F <)22(05.0，F ,说明因素A 对实验的结果影响最大，其次B ，最后C 。