实验设计与分析(一)3

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实验包括新产品设计和配方、制造过程(process)开发 以及过程改进在内的产品实验(product realization)中 起着重要的作用。多数情况下是为了开发一种稳健的 (robust)过程,即受外部变异性来源影响最小的过程。
• DOE:即实验设计(Design of Experimental)——
析因实验
• 因为我希望打8轮高尔夫球来检测这些因子,所以图1.4中 显示的每个因子水平组合可以各打2轮。实验设计者称之 为重复设计两次。 • 图1.5a显示了执行图1.4中的析因实验的结果。在正方形的 4个角点上显示了每一轮高尔夫得分。
析因实验
球棒效应与球的类型4个 角的数据分别为(88,91), (92,94),(88,90),(93, 91)
析因实验
• 图1.7显示了如何在24析因设计中研究所有的4个因子—— 长打棒、球、饮料和行进方式(步行或乘车)。像在任意 的析因设计中一样,它利用了因子水平组合的所有可能。 由于所有4个因子都有两个水平,所以这个实验设计在几 何上仍然可以用立方体(实际上是超立方体)表示。
分式析因实验(正交实验)
可控制的因子(输入变量)
不可控制的因子(输入变量)
因子的来源考虑:因果图(鱼骨图),FMEA,柏拉图,头脑风暴法
鱼骨图
鱼骨图
实验设计的意义
• 为什么需要实验设计?
相同 原料 相同 过程
为什么良品率不一样?
更便宜 的原料
相同产品 相同功能
为什么可以做出低成本 高质量的产品?
实验设计的作用
实验目的
分式析因实验(fractional factorial experiment)
是基本的析因设计的变形,它只对所有组合的一个 子集进行试验。
分式析因实验(包含正交实验)
• 图1.8显示了高尔夫实验中4个因子的一个分式析因设计。 这个实验只需要做8轮而不是原来要求的16轮,因此称作 1/2分式(one-half fraction)。 • 它提供了很好的关于4个因子主效应的信息以及因子间如 何交互的部分信息
《正交设计优化罗红霉素的处方工艺》
• 从方差分析看,B因素具有显著性影响,C因素、A因素的 影响无显著性意义。直观分析与方差分析基本一致。最终 确定最优选处方为A1B3C3。
《医药前沿》2014年第19期供稿 作者:吴军 陈家香 陈兰 王正凤 李贵香 余春梅 (通讯作者)西南药业股份有限公司 重庆
图10-1
正交实验
正交实验
正交实验的代表性
一方面: • (1)任一列的各水平都出现,使得部分试验中包括了所 有因素的所有水平; • (2)任两列的所有水平组合都出现,使任意两因素间的 试验组合为全面试验。 另一方面: • 由于正交表的正交性,正交试验的试验点必然均衡地分布 在全面试验点中,具有很强的代表性。因此,部分试验寻 找的最优条件与全面试验所找的最优条件,应有一致的趋 势。
实验目的包括:
• 1、确定哪些变量对响应y的影响最大; • 2、确定有影响的x设置为何值可使y几乎接近于所希望的 额定值; • 3、确定有影响的x设置为何值可使得y的变异性较小 • 4、确定有影响的x设置为何值可使得不可控制的变量z1, z2,···,zq的效应最小。
实验往往包括几个因子。通常进行实验的人的目 的,就是要确定这些因子对系统的输出响应的影
• 图1.3说明了高尔夫实验中长打棒 的类型和饮料因子之间的交互作用 。可以看出,如果我使用常规长打 棒,所喝的饮料类型对得分几乎没 有影响,但是如果我使用特大长打 棒,喝水的效果比喝啤酒的效果更 好。
一次一因子法
• 因子间的交互作用是非常普遍的,如果交互作用存在, 那么一次一因子的策略产生的结果往往不理想。许多 人没有意识到这一点,结果在实际中经常采用一次一 因子实验。(有些人确实认为这个策略是一种科学方 法,或者认为它“合乎”工程原理。)然而对设计而 言,一次一因子实验往往比其他基于统计途
正交实验
• 正交试验设计就是安排多因素试验 、寻求最优水平组合 的一种高效率试验设计方法。用部分试验来代替全面试验, 通过对部分试验结果的分析,了解全面试验的情况。
表10-1
正交实验
• 正交设计就是从选优区全面试验点(水平组合)中挑选出 有代表性的部分试验点(水平组合)来进行试验。图10-1 中标有试验号的九个“(·)”,就是利用正交表L9(34)从27个 试验点中挑选出来的9个试验点。
析因实验
• 这个简单的例子显现出析因实验的一个非常重要的特性, 即析因实验可以高效率地利用实验数据。注意到这组实验 包括8个观测值,所有观测值都用于计算长打棒、球和交
互作用的效应。没有其他的实验策略可以这样高效率地利
用数据,这是析因实验一个重要且有用的特性。
析因实验
• 可以将析因实验的概念推广到3个因子。假定希望研究长 打棒类型、球类型以及饮料类型对高尔夫得分的效应,并 且假定这3个因子都有两个水平,析因实验的设计可以如 图1.6所示。注意到各有两个水平的3个因子有8个试验组 合,8个试验点可以在几何上用立方体的8个顶点来表示。 这是一个23析因设计的例子。
混料实验
• 生化工程师要设计一种诊断产品来检测某一种特定疾病是 否存在。该产品是生物材料、化学试剂盒其他材料的混合 物,当与人的血液混合时发生反应并提供诊断信息。这里 使用的实验类型是混料实验(mixture experiment),因为 组成诊断产品的各成分在混合物中的比率总和为100%。 响应是在产品中出现混合比的函数。混料实验是响应曲面 实验的特殊类型,在设计生物科技产品、药品、油漆和涂 料以及各种其他产品方面,它们都有很大的用途。
正交实验
正交实验的综合可比性
• (1)任一列的各水平出现的次数相等;(2)任两列间 所有水平组合出现次数相等,使得任一因素各水平的试验 条件相同。这就保证了在每列因素各水平的效果中,最大 限度地排除了其他因素的干扰。从而可以综合比较该因素 不同水平对试验指标的影响情况。 • 根据以上特性,我们用正交表安排的试验,具有均衡分散 和整齐可比的特点。 正交表的三个基本性质中,正交性是核心,是基础,代 表性和综合可比性是正交性的必然结果
最佳猜测法
但是最佳猜测法至少有两点不足。 • 第一,假定最初的最佳猜测没有产生预期的结果,实验者 不得不做另一种关于因子水平正确组合的猜想,这要继续 很长一段时间,而且没有成功的保证。 • 第二,假定最初的最佳猜测产生了一个可以接受的结果, 现在虽然不能保证最优解决办法已被发现,但实验 者仍试图终止实验。
实验设计与分析(一)
【美】Douglas C. Montgomery
许荣浩 2015.12.21
教材
“这是实验设计领域最 权威的一本书,全面、 透彻而且非常实用”
一、实验设计
二、实验设计应用
三、基本原理
四、实验设计指南 五、统计设计实简史
一、实验设计
• 实验 • 试验 我们可以定义一次实验(experiment)是一次试验(test) 或一系列试验,在实验中通过对某一过程或系统的输入变 量作一些有目的的改变,以便能够观测到和识别出可在输 出响应中观测到的变化的缘由。
径的方法效率更低。
析因实验
• 处理多个因子的正确方法是进行
析因试验(factorial experiment)
• 这种实验策略是所有因子一起变化,而不是一次变一个。 • 全面实验
析因实验(高尔夫实验)
• 这样的实验设计可以帮助实验者研究每个因子的个体效 应(或主效应)并判定因子是否存在交互作用。
响应曲面设计
• 响应曲面方法(response surface methodology) 响应曲面方法
• 一旦找到了优化区域,一般就要进行另一次实验。第2 次实验的目标是开发一个过程的经验模型,并得到一 个对时间和温度的最优运行条件的精确估计。这种过 程最优化的方法称作响应曲面方法。 • 图1.9中第2个实验是一个中心复合设计(central composite design),是用在过程优化研究中最重要的 实验设计之一。
最佳猜测法
• 最佳猜测法(best-guess approach)就是选择这些因子
的任意组合,测试它们,观测发生了什么。例如,选择 使用特大长打棒、橡胶球、乘高尔夫球车和喝水的组合, 结果为87杆。但是在这一轮中,注意到使用特大长打棒 有几杆进球结果并不好,因此决定在另一轮中使用常规 长打棒,其他因子保持不变。基于目前试验的结果,下 次试验改变一个(或两个)因子的水平,这种方法可以 几乎无限期地继续下去。 • 这种试验策略在实践中经常被工程师和科学家所采用。 因为实验者具有大量关于他们正研究的系统的技术上或 理论上的知识,还有相当丰富的实际经验,所以该方法 的使用效果通常相当好。
• 一般地,如果有k个因子,每个因子有两个水平, 那么析因设计就要进行2k轮。例如,图1.7中的实验 要进行16轮。显然,随着感兴趣的因子数的增加, 要求的轮数也迅速增加。比如,具有10个因子、每 个因子都有两个水平的实验需要进行1024轮。这无 论从时间还是资源角度来说都是不可行的。 • 所幸的是,如果有4~5个甚至更多的因子,通常没 有必要对因子水平所有可能的组合一一进行试验。
响。设计和进行实验的一般方法称作实验策略。 实验者可以采取多个策略。
DOE分类
实验设计(DOE)的分类 • 1、筛选实验(单因子实验设计) • 2、全因子实验设计(析因实验设计,全面实验) • 3、部分因子实验设计(分式析因实验,包含正交 实验) • 4、响应曲面设计 • 5、混料设计 • 6、田口设计
一次一百度文库子方法
• 一次一因子(one-factor-at-a-time)方法
• 包括对每个因子选择初始点,或者水平的初始(baseline)组 合,然后在保持其他因子在初始水平不变的条件下(特大长打 棒、树胶球、步行和喝水作为4个因子的初始水平),让每一个 因子在其所允许的范围内进行连续变动。当所有的试验都做完 后,我们就可以做出一系列的图形,来显示响应变量如何受单 个因子变化(即保持其他因子不变)的影响。
一次一因子法
• 例如,行进模式曲线的斜率是负的,我们可以得出乘车有 助于提高成绩的结论。根据这些一次一因子图形,我们选 择的最优组合是常规长打棒、乘车和喝水。高尔夫球的类 型似乎并不重要。
一次一因子法
• 一次一因子策略的主要缺点在于,它没有考虑因子 间可能存在的交互作用(interaction)。交互作用会 使一个因子与另一个因子的不同水平结合使用难以对 响应产生同样的效应。
二、正交实验设计应用
单个正交实验的主要步骤:
1、确定实验目的 2、确定评分标准 3、确定因素及水平 4、选择合适的正交表 5、随机化实验 6、结果分析
7、进一步优化
8、验证实验
《正交设计优化罗红霉素的处方工艺》
罗红霉素不溶于水,对胶囊的溶出度影响较大,胶囊填充流 动性不好,影响装量差异。基于以上原因,本课题运用正交 设计,采用湿制粒,解决了溶出度问题
是对实验方案进行优化设计、以降低实验误差和生产费用 ,减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的一种科学 研究方法;是一种籍用实验的手段来决定最佳设计或生产 的方法。
• Minitab软件:是为DOE、质量改善、教育和研究应用
领域提供统计软件和服务的先导。Minitab被许多世界一流 的公司和四千多所院校所采用。
实验与模型
• 机理模型(mechanistic model)
电路中关于电流的著名公式,即欧姆定律:E=IR。 • 经验模型(empirical model)
由实验决定的模型
科学和工程的大多数都是对系统的运行进行观测和实验,
从而阐明系统运行的原因和方式。
案例:高尔夫球
高尔夫球规则:从发球区开始经一次击球或连续击球将球打 入洞内,将每一洞的杆数累计起来,待打完一场(十八洞)后, 把全部杆数加起来,以总杆数最少者胜。 有些因子会影响高尔夫得分,包括: • • • • • • • • 1、使用的长打棒的类型(特大尺寸的还是常规尺寸的) 2、使用的球的类型(树胶的还是三片的) 3、步行并手提高尔夫球棒还是乘高尔夫球车 4、打球时喝的是水还是啤酒 5、在上午打球还是在下午打球 6、打球时天气是冷还是热 7、高尔夫球鞋钉的类型(金属的还是软的) 8、在有风的日子还是无风的日子打球
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