概述响应面软件使用教程.ppt
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例如，本实验中我们想得到一个
结果最大，那么我们选择 MAXIMIZE，然后在下面两个框 中，左侧低值可不管，右侧高值
项中填入一个尽可能大的无法达
到的值，例如，某物质提取试验， 提取率最高不会超过100%，那 么我们在右侧填入100%即可达 到我们的目的，当然，填入 200%亦可。
最新.课件
27
508室。
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29
• 第一题：
结合课程内容和自身专业特点，书写500 字以上《科学研究与论文写作》的课程体 会和建议。
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30
• 第二题：
• 某产品的得率与反应温度x1(70~100℃),反应时 间x2（1~4h）及某反应物含量x3(30~60%)有关，不 考虑因素间的交互作用，选用正交表L8（27）进行 一次回归正交试验，并多安排3次零水平试验，试 验结果依次为（%）：12.6，9.8，11.1，8.9，11.1， 9.2，10.3，7.6，10.0，10.5，10.3。
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5
最新.课件
两种排序方式，可 任选
试验中设置的因 素的水平
把每个试验对应 的试验结果填入 本栏内，准备做 数据分析
6
各因素的实际值变
为编码值，比如， 因素1的高点设置为 0.5，编码值即为+1， 低点设置为0，编码 值即为-1，中点为 0.25，编码值即为0
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7
转变为编码值之后的 页面
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24
首先根据实际情况确定 每个因素可以取值的范 围，例如在酶催化条件 优化试验，温度范围一 般不会超过80℃，否则 酶会变性，那么我们就 可设置该因素取值范围 为0-80，也可根据实际 实验或者生产条件设置 该值。
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25
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响应值目标的确定
我们每个试验都有不同的 目的，有的想使结果最大， 例如某种物质的提取率， 有使结果最小，例如检查 几种因素对产品稳定性的 影响，此时结果越小越好， 有时候我们需要把结果稳 定在某个范围或者需要一 个固定的，无限趋近的目 标值。那么在这四种模式 中我们可以选择其相对应 的情况
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4
因变量个数，即本试验中改
变自变量会有几个因变量发
生变化，一般试验指标都是 一个，因此常常为1，例如， 检测温度，pH，时间对某处 理工艺对样品中含糖量的变
化，那么含糖量即为唯一的 指标，即因变量数量为1， 该处选1。如果检测温度， pH，时间对某处理工艺同时 对样品中含糖量和蛋白质含
量的影响，即因变量数量为 2，该处选2，并在下方因变 量设置中设置好对应的名称 和单位。
此处为最优条 件
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上一步完成后在此 处点击solutions选 项卡，即可看到经 过分析得到的最优 值，其中第一个方 案就是各因素取最 优值后的结果可取 得最大化的解决方 案，为预测值
28
期末考察作业题
要求：
• 严禁抄袭。 • A4或B5纸打印或书写（需存档）。 • 第十八周周一（12月28日）交作业到院楼
形成等高线，为
二维平面图形，
可经由该图找出
较好范围
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19
点击此处可查看3D图
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20
三维响应曲面图
可更直观的看出两
因素对因变量的影
响情况，可以很直
观的找出最优范围，
刚才所看的二维等
高线图即为三维响
应面图在底面的投
影图
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21
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22
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23
响应面试验最优 值预测方法
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8
完成每组试验， 将试验结果填入 对应的响应值框 内。
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9
点击此处即开始进行数据分析
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10
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11
拟合公式的处理方法，一 般取默认即可
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12
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例如本试验 中，拟合的 方程显著性 不好，显示 为不显著
13
残差的正态概率分布， 越靠近直线越好
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（1）用一次回归正交试验设计求出回归方程；
（2）对回归方程和回归系数进行显著性检验；
（3）确定因素主次和优方案。我的
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31
预祝： 期末考试顺利！ 圣诞、元旦、寒假、春节快乐！
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32
中点试验每个BLOCK重复次数
方法有兴趣的同学可
以找对应的资料来看 本次试验分几个区块进行 一下
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3
BLOCK的含义
例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因为 其他不可控制因素的变化可能会对试验造成影响， 那么就可以设置2个BLOCK，软件会在两个BLOCK中 设置对应的几个中点试验重复，检查中点试验的 重复性是否良好，以观察这些不可控制因素对试 验造成多大影响，从而最大限度的降低试验中不 可控制因素对试验的干扰。再例如，本实验其中 一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙实验室 完成，那么就可以设置2个BLOCK，原因同上。
响应面分析软件简介
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1
WO DE
打开design expert软件，进入主界面，然后点击filenew创建一个新的试验设计工程文件，然后点击左侧 的Response surface选项卡，进入响应面试验设计.
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2
因素数量 本实验中的绝对因素
该处为响应面设计的Fra bibliotek几种方法，最常用的 就是BOX-BEHNKEN设 计法，其他几种设计
14
残差与方程预测值
的对应关系图，分
布越分散越无规律
越好
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15
预测值与试验实际值
的对应关系图，其中
点越靠近同一条直线
越好
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16
按照黄色框操作进入数
据报告界面
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17
点击此处进入 响应面图形显 示界面
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等高线图考察每
两个因素对因变
量造成的影响，
并由拟合的方程
例如，本实验中我们想得到一个
结果最大，那么我们选择 MAXIMIZE，然后在下面两个框 中，左侧低值可不管，右侧高值
项中填入一个尽可能大的无法达
到的值，例如，某物质提取试验， 提取率最高不会超过100%，那 么我们在右侧填入100%即可达 到我们的目的，当然，填入 200%亦可。
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• 某产品的得率与反应温度x1(70~100℃),反应时 间x2（1~4h）及某反应物含量x3(30~60%)有关，不 考虑因素间的交互作用，选用正交表L8（27）进行 一次回归正交试验，并多安排3次零水平试验，试 验结果依次为（%）：12.6，9.8，11.1，8.9，11.1， 9.2，10.3，7.6，10.0，10.5，10.3。
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试验中设置的因 素的水平
把每个试验对应 的试验结果填入 本栏内，准备做 数据分析
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各因素的实际值变
为编码值，比如， 因素1的高点设置为 0.5，编码值即为+1， 低点设置为0，编码 值即为-1，中点为 0.25，编码值即为0
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首先根据实际情况确定 每个因素可以取值的范 围，例如在酶催化条件 优化试验，温度范围一 般不会超过80℃，否则 酶会变性，那么我们就 可设置该因素取值范围 为0-80，也可根据实际 实验或者生产条件设置 该值。
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响应值目标的确定
我们每个试验都有不同的 目的，有的想使结果最大， 例如某种物质的提取率， 有使结果最小，例如检查 几种因素对产品稳定性的 影响，此时结果越小越好， 有时候我们需要把结果稳 定在某个范围或者需要一 个固定的，无限趋近的目 标值。那么在这四种模式 中我们可以选择其相对应 的情况
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因变量个数，即本试验中改
变自变量会有几个因变量发
生变化，一般试验指标都是 一个，因此常常为1，例如， 检测温度，pH，时间对某处 理工艺对样品中含糖量的变
化，那么含糖量即为唯一的 指标，即因变量数量为1， 该处选1。如果检测温度， pH，时间对某处理工艺同时 对样品中含糖量和蛋白质含
量的影响，即因变量数量为 2，该处选2，并在下方因变 量设置中设置好对应的名称 和单位。
此处为最优条 件
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要求：
• 严禁抄袭。 • A4或B5纸打印或书写（需存档）。 • 第十八周周一（12月28日）交作业到院楼
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二维平面图形，
可经由该图找出
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点击此处可查看3D图
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三维响应曲面图
可更直观的看出两
因素对因变量的影
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例如本试验 中，拟合的 方程显著性 不好，显示 为不显著
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（2）对回归方程和回归系数进行显著性检验；
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BLOCK的含义
例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因为 其他不可控制因素的变化可能会对试验造成影响， 那么就可以设置2个BLOCK，软件会在两个BLOCK中 设置对应的几个中点试验重复，检查中点试验的 重复性是否良好，以观察这些不可控制因素对试 验造成多大影响，从而最大限度的降低试验中不 可控制因素对试验的干扰。再例如，本实验其中 一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙实验室 完成，那么就可以设置2个BLOCK，原因同上。
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残差与方程预测值
的对应关系图，分
布越分散越无规律
越好
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预测值与试验实际值
的对应关系图，其中
点越靠近同一条直线
越好
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等高线图考察每
两个因素对因变
量造成的影响，
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