试验数据处理1响应面

❖中心组合设计（Central Composite，包括通 用旋转组合设计、二次组合设计等）
❖ BOX设计（Box-Behnken设计） ❖ 二次饱和和D-最优设计（D-optimal设计） ❖ 均匀设计 ❖ 田口设计
❖ ...... ❖ 注：选用的模型不同，设计方案也不同，所需做
实验的次数也就不同的
当x1=86.946152,x2=176.529233时，Y取得最大值为80.212393
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4 Conclusion＆Comparision
❖ Design-Expert手动回归法得出的回归方程和 最优值
❖ Design-Expert逐步回归法得出的回归方程和 最优值
Numberical
选择 maximize
图
当x1=86.81,x2=176.29 时Y取得最大值为 80.1861
4 Conclusion＆Comparision ❖ SAS非编程法得出的回归方程及最优值
当x1=86.946,x2=176.529时，Y取得最大值为80.21244
❖ SAS编程法得出的回归方程及最优值
选择二次多项式回 归方程
第二种方法： 选择逐步回归 方法
由回归方程方差分析表知：AB不显著项被自动剔除了， 由图知：模型项极显著，各个单项差异极显著，失拟项不 显著，回归方程有效
响应面的图形见图1-图3
图1
X2的值 可以自 己选择
图2
图3 （点击工具栏View→3D Surface)
求最大值点
二次多项式回归方程
输出的内容还有很多，可根据自己需要来分析。
2.2 SAS 编程法做响应面数据处理
❖打开SAS软件 ❖编写程序，输入数据 ❖运行结果 ❖结果分析：得出二次回归方程
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建立一个数据库
定义变量，并按 顺序输入相应的 数据
响应面程序语言， 并建立模型
运行程序Байду номын сангаас
结果一：编码信息
结果二：二次回归的方差分析
结果三：参数估计
结果四：响应曲面的最佳组合
当 x1=86.946152,x2= 176.529233时，Y 取得最大值为 80.212393
3 Design-Expert
❖打开Design-Expert软件 ❖新建Design ❖选择响应面设计→选用模型（Central
❖ 打开SAS软件 ❖ 点击解决方案→分析→实验设计 ❖ 新建响应面设计→选择设计模型和因素个数 ❖ 编辑变量，输入原始数据 ❖ 选择Optimize...得出二维和三维响应面图形 ❖ 选择Report...得出实验分析详细结果 ❖ 根据图形直观的分析各因素关系，根据结果报告
得出回归方程
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WHY
正交试验设计所得到的 优方案只能限制在已定 的水平上，而不是一定 试验范围内的最优方案； 回归分析可以对结果进 行预测和优化，但只能 被动的处理和分析。两 者的优势结合起来，有 合理的试验设计和较少 的试验次数，建立有效
的数学模型。
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1.2响应面设计模型种类
Details Experiment Notes Factor Notes Block Notes
主要输出结果（方差分析）
由上表知：除交叉项外，其他各单项系数均差异显著，总 体模型差异极显著，失拟项差异不显著，判定该回归方程 有效。
最适最优值分析
当X1=86.946， X2=176.529时， Y取得最大值为 80.21244
用于三 个及三 个以上 因素更 改坐标 轴变量
在此处修改变量 还可选择另一变量的值
注：关闭以上图形窗口后便可返回该页面
Report... 输出结果报告
Design Details 设计细节
Design Points 设计点
Explore Details 细节探索
Fit Details 拟合性 Optimization 优化
蓝色区域放大
Continue
因变量命名，按Continue继续
改为Y
输 入 试 验 数 据 ， 即 对 应 的
Y
点进Y统
值
计分析
随机的哦
选择二次多项式回 归方程
第一种方法：选择手动 回归方法
回归方程方差分析表
不显 著
对比之前用SAS软件 做出来的方程，系数 少有差别，但基本一 致
有瑕疵但模型显著有效的回归方程
Composite） ❖选择因素个数，输入因素水平所对应的原始数
据 ❖选择响应值并输入试验数据 ❖结果分析：得出二次回归方程及图形
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点击File选择 New Design
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因子设计 混料设计 响应面设计
选择中心组合回归
修改变量名，水平数对应的原始数据
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1.3 用于响应面设计和分析的软件介绍
SAS
Spss
仅可以处理 实验数据， 不可以进行 方案设计
Design-Expert
Mini-Tab
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例题
距零水平的γ点
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2.1 SAS 做响应面设计与试验数据处理
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2.1 SAS 做响应面设计与试验数据处理
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响应面设计与实验数据处理
汇报人：李莉楠 2012307204 谭礼浩 2012307209
专业：食品工程
新建响应面设计
80
90
170
180
直接将编码值修改成原始值
Define Variable
Optimize
选用可信度比 较高的方程和 优化结果
当x1=86.81,x2=176.29时Y取得最大值为80.1861
响应面设计与实验数据处理
Contents
1. 响应面的概念 2. SAS（9.2）响应面设计及数据处理
3. Design-Expert（7.0.0）响应面设计及数据处理
4. Conclusion＆Comparision
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1.1响应面的概念及必要性
WHAT
响应面即回归的正交试 验设计，可以在因素的 试验范围内选择适当的 试验点，用较少的试验 建立一个精度高，统计 性质好的回归方程，并 能解决试验优化问题