第6章 正交试验设计结果的方差分析

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(整理)正交试验结果的方差分析方法

(整理)正交试验结果的方差分析方法

正交试验结果的方差分析方法计算公式和项目试验指标的加和值=,试验指标的平均值与表4-13一样,第j列的(1) I j”水平所对应的试验指标的数值之和(2) II j——“ 2”水平所对应的试验指标的数值之和(3)……(4) k j——同一水平出现的次数。

等于试验的次数除以第j列的水平数.(5)I j/k j——“水平所对应的试验指标的平均”(6)II j/k j——“2”水平所对应的试验指标的平均值(7)……以上各项的计算方法,与“极差法”同,见4.1.7节(8)偏差平方和(4-1)(9) fj ——自由度.fj第j列的水平数-1.(10)Vj——方差.Vj =Sj/fj(4-2)(11)Ve——误差列的方差。

(4-3)(12)Fj——方差之比(4-4)(13)查F分布数值表(见附录6),做显著性检验。

显著性检验结果的具体表示方法与第3章相同。

(14)总的偏差平方和(4-5) (15)总的偏差平方和等于各列的偏差平方和之和。

即(4-6) 式中,m为正交表的列数。

若误差列由5个单列组成,则误差列的偏差平方和S e等于5个单列的偏差平方和之和,即:S e=S e1+S e2+S e3+S e4+S e5;也可用S e= S总-S’来计算,其中:S’为安排有因素或交互作用的各列的偏差平方和之和应引出的结论。

与极差法相比,方差分析方法可以多引出一个结论:各列对试验指标的影响是否显著,在什么水平上显著。

在数理统计上,这是一个很重要的问题。

显著性检验强调试验误差在分析每列对指标影响中所起的作用。

如果某列对指标的影响不显著,那么,讨论试验指标随它的变化趋势是毫无意义的。

因为在某列对指标的影响不显著时,即使从表中的数据可以看出该列水平变化时,对应的试验指标的数值也在以某种“规律”发生变化,但那很可能是由于实验误差所致,将它作为客观规律是不可靠的。

有了各列的显著性检验之后,最后应将影响不显著的交互作用列与原来的“误差列”合并起来,组成新的“误差列”,重新检验各列的显著性。

(整理)正交试验结果的方差分析方法

(整理)正交试验结果的方差分析方法

正交试验结果的方差分析方法计算公式和项目试验指标的加和值=,试验指标的平均值与表4-13一样,第j列的(1) I j”水平所对应的试验指标的数值之和(2) II j——“ 2”水平所对应的试验指标的数值之和(3)……(4) k j——同一水平出现的次数。

等于试验的次数除以第j列的水平数.(5)I j/k j——“水平所对应的试验指标的平均”(6)II j/k j——“2”水平所对应的试验指标的平均值(7)……以上各项的计算方法,与“极差法”同,见4.1.7节(8)偏差平方和(4-1)(9) fj ——自由度.fj第j列的水平数-1.(10)Vj——方差.Vj =Sj/fj(4-2)(11)Ve——误差列的方差。

(4-3)(12)Fj——方差之比(4-4)(13)查F分布数值表(见附录6),做显著性检验。

显著性检验结果的具体表示方法与第3章相同。

(14)总的偏差平方和(4-5) (15)总的偏差平方和等于各列的偏差平方和之和。

即(4-6) 式中,m为正交表的列数。

若误差列由5个单列组成,则误差列的偏差平方和S e等于5个单列的偏差平方和之和,即:S e=S e1+S e2+S e3+S e4+S e5;也可用S e= S总-S’来计算,其中:S’为安排有因素或交互作用的各列的偏差平方和之和应引出的结论。

与极差法相比,方差分析方法可以多引出一个结论:各列对试验指标的影响是否显著,在什么水平上显著。

在数理统计上,这是一个很重要的问题。

显著性检验强调试验误差在分析每列对指标影响中所起的作用。

如果某列对指标的影响不显著,那么,讨论试验指标随它的变化趋势是毫无意义的。

因为在某列对指标的影响不显著时,即使从表中的数据可以看出该列水平变化时,对应的试验指标的数值也在以某种“规律”发生变化,但那很可能是由于实验误差所致,将它作为客观规律是不可靠的。

有了各列的显著性检验之后,最后应将影响不显著的交互作用列与原来的“误差列”合并起来,组成新的“误差列”,重新检验各列的显著性。

第六章 正交试验设计

第六章  正交试验设计

第六章正交试验设计(I)教学内容与要求(1)了解正交试验设计的优点,掌握正交表的表示符号、基本结构和特点,掌握正交试验设计的基本步骤。

(2)掌握单指标正交试验、多指标正交试验、有交互作用正交试验、混合水平的正交试验的直观分析法;(3)理解单指标正交试验、多指标正交试验、有交互作用正交试验、混合水平的正交试验的方差分析法。

(4)了解Ecxel在正交试验设计中应用。

(II)教学重点正交试验的直观分析法。

(III)教学难点正交试验的方差分析。

6.1 概述6.1.1 正交试验设计方法的优点和特点用正交表安排多因素试验的方法,称为正交试验设计法。

我国60年代开始使用,70年代得到推广。

这一方法具有这样的特点:①完成试验要求所需的实验次数少。

②数据点的分布很均匀。

③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价值的结论。

因此日益受到科学工作者的重视,在实践中获得了广泛的应用。

例6-1:某化工厂想提高某化工产品的质量和产量,对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验(见表6-1)。

试验的目的是为提高合格产品的产量,寻找最适宜的操作条件。

表6-1 因素水平表对此实例该如何进行试验方案的设计呢?很容易想到的是第一方案:(全面搭配法方案)A2——…A3——…此方案数据点分布的均匀性极好,因素和水平的搭配十分全面,唯一的缺点是实验次数多达33=27次。

(指数3代表3个因素,底数3代表每因素有3个水平)想节省费用而又快出成果的人提出了第二方案:(简单比较法方案)。

先固定A和B,只改变C,观察因素C不同水平的影响。

作了如下的三次实验:发现C=C2的那次实验的效果最好,合格产品的产量最高,因此认为在后面的实验中因素C应取C2水平。

固定A和C,改变B的三次实验为:发现B=B3的那次实验效果最好,因此认为因素B宜取B3水平。

固定B和C,改变A 的三次实验为:发现因素A宜取A2水平。

因此可以引出结论:为提高合格产品的产量,最适宜的操作条件为A2B3C2。

六章正交试验设计

六章正交试验设计
20
3)正交试验设计 选用正交表L9(34)只需 要做9次试验
21
2.通过对这些少数试验方案的试验结果进行统计分 析,可以推出较优的方案,而且所得到的较优方案 往往不包含在这些少数试验方案中。
3.对试验结果作进一步的分析,可以得到试验结果
之外的更多信息。如试验因素对试验结果影响的重
要程度;各因素对试验结果的影响趋势等。
2
6.1 试验设计的基本概念与正交表
多因素试验遇到的最大困难是试验次数太多,
若十个因素对产品质量有影响,每个因素取两个不同
状态(不同水平)进行比较,有210=1024、 如果每个
因素取三个不同状态(不同水平) 310=59049个不同的
试验条件
3
在多因素试验中,有人采用“单因素轮换 法”,但是这种方法不一定能找到好的条件
C加碱量
(C1)7 (C2)6 (C3)5
18
1)全面试验:33=27
19
2)简单比较法 第一步先固定B和C在某水平,只 改变A,只需做三次试验,得到最好 的结果A=A3. 第二步固定A=A3,将C固定在某一 水平,改变B,发现B=B2的那次结果 最好,因此认为B宜取B2 第三步固定A=A3.B=B2,改变C,发 现C=C3水平结果最好,故认为 A3B2C3为最适宜条件. 共做9次试验
在A3水平下进行了三次试验:#7,#8,#9, 在
这三次试验中因子B与C的三个水平各进行了一次试验。
33
将全部试验分成三个组,那么这三组数据间 的差异就反映了因子A的三个水平的差异,为此计 算各组数据的和与平均: K1=y1+y2+y3=0.56+0.74+0.57=1.87,
k1 K1 / 3 0.623

第6章 正交试验设计

第6章 正交试验设计

A2B3C1
A2B2C3
A3B3C2
A1B3C3
2 A1B2C2 3
1
5 4 18
6
8 9
7
13
12
17
16 19 20 15
14
10 24 23
11
25 26
立方体上共 有9 个面, 设对应于A1、 A2、A3的是 左、中、右 三个面;对 应于B1、B2、 B3的是下、 中、上三个 面;对应于 C1、C2、C3 的是前、中、 后三个面。
L 正交表的代号
m正交表的列数
Ln r
n 正交表的行数
m

(最多能安排的因素个数, 包括交互作用、误差等)
r 各因素的水平数
(各因素的水平数相等)
(需要做的试验次数)
正交表符号的意义
正交表的纵列数 (最多允许安排因素的个数)
L8(27)
正交表的代 号
字码数(因素的水平数)
正交表的横行数

R越大,因素越重要
若空列R较大,可能原因:
漏掉某重要因素
因素之间可能存在不可忽略的交互作用
(6)优方案的确定


优方案:在所做的试验范围内,各因素较优的水 平组合 若指标越大越好 ,应选取使指标大的水平 若指标越小越好,应选取使指标小的水平 还应考虑:降低消耗、提高效率等 在本例中,试验指标是乳化能力,指标越大越好, 所以应挑选每个因素的K1 ,K2 ,K3(或k1 ,k2 ,k3) 中最大的值对应的那个水平 。
21
A1B1C1
22
A2B1C2
27
A:
考虑兼顾全面试验法和简单比较法的优点, 利用根据数学原理制作好的规格化表—— 正交表来设计试验不失为一种上策。 用正交表来安排试验及分析试验结果,这 种方法叫做正交试验法。 事实上,正交最优化方法的优点不仅表现 在试验的设计上,更表现在对试验结果的 处理上。

第6章-正交试验设计结果的方差分析

第6章-正交试验设计结果的方差分析

(4)计算F值
• 各均方除以误差的均方,例如:
FABiblioteka VA Ve或FA
VA V e
FAB
VAB Ve

FAB
VAB Ve
(5)显著性检验
• 例如: • 若 FAF(fA,f,e)则因素A对试验结果有显著影
响 • 若 F A BF (fA B,fe,)则交互作用A×B对试验结
果有显著影响
(6)列方差分析表
设:
QT
n
x
2 i
i1
n
T xi i1
②各因素引起的离差平方和
• 第j列所引起的离差平方和 :
Sj
1( m r p1
Kp2j
)T2 n
k
ST S j Se j 1
③交互作用的离差平方和
• 若交互作用只占有一列,则其离差平方和就等于 所在列的离差平方和
• 若交互作用占有多列,则其离差平方和等于所占 多列离差平方和之和,
• 例:3时
S S S AB ( AB ) 1 ( AB ) 2
④试验误差的离差平方和
• 方差分析时,在进行表头设计时一般要求留有空 列,即误差列
• 误差的离差平方和为所有空列所对应离差平方和 之和 :
Se S空列
(2)计算自由度
①总自由度 :=n-1 ②任一列离差平方和对应的自由度 :
=m-1 ③交互作用的自由度 :(以A×B为例) ×B= × ×B=(m-1 ) 若m = 2, ×B= 若m = 3, ×B= 2 + ④误差的自由度:
• 方差分析的基本步骤如下: • (1)计算离差平方和 • (2)计算自由度 • (3)计算平均离差平方和(均方) • (4)计算F 值 • (5)显著性检验

第6章正交试验设计

第6章正交试验设计

第6章正交试验设计正交试验设计是一种科学的方法,用于研究多个因素和水平对一个特定实验结果的影响。

这种方法在很多领域都有广泛的应用,包括工程、医学、社会科学和生物科学等。

下面将详细介绍正交试验设计的基本概念、方法和应用。

一、基本概念正交试验设计是一种基于正交性原理的试验设计方法。

正交性原理是指在一组因素中,任意两个因素的不同水平之间都没有相关性。

这意味着每个因素的不同水平都可以独立地影响实验结果,而不会与其他因素的水平产生交互作用。

在正交试验设计中,通常将实验条件或因素设定为不同的水平,并将这些水平组合成一个正交表。

正交表是一种表格,其中每一行代表一个因素的不同水平组合,每一列代表一个因素的独立水平。

通过使用正交表,可以方便地安排多个因素的试验,并有效地分析实验结果。

二、方法1.确定因素和水平在正交试验设计中,首先需要确定要研究的因素和每个因素的水平。

因素是指可能影响实验结果的变量,而水平是指每个因素的不同取值。

在确定因素和水平时,需要考虑实验的目的、现有条件和实际应用等因素。

2.制定正交表根据确定的因素和水平,可以制定一个正交表。

正交表的行数代表实验次数,列数代表因素的数量,而每个单元格则代表一个具体的实验条件或结果。

通常,正交表可以分为标准型和非标准型两大类。

标准型正交表适用于均匀分布在各个因素的水平上,而非标准型正交表则适用于不均匀分布或某些特定条件下的实验设计。

3.实施试验按照正交表中的安排进行试验,记录每次实验的条件和结果。

在实施试验时,需要注意控制实验条件的一致性,以避免误差和干扰因素的影响。

4.分析结果通过对实验结果进行分析,可以得出每个因素对实验结果的影响程度和各因素之间的交互作用。

常用的分析方法包括极差分析、方差分析、回归分析和主成分分析等。

通过分析结果,可以得出最佳的实验条件组合,为实际应用提供指导。

三、应用正交试验设计在许多领域都有广泛的应用,例如:1.工程领域:在机械制造、电子产品制造和化工生产等领域中,经常需要研究多个因素对产品性能的影响。

正交试验设计中的方差分析

正交试验设计中的方差分析
方差分析(ANOVA)是一种统计技术, 用于比较三个或更多组数据的平均值 是否存在显著差异。
目的
通过方差分析,可以确定不同组之间 的平均值差异是否由随机误差引起, 还是由处理因素或自变量引起。
方差分析的数学模型
数学模型
方差分析使用数学模型来描述数据之间的关系,特别是不同组之间的平均值差异。模型通常包括组间差异和组内 差异两部分。
医学研究
通过正交试验设计中的方差分析,研究不同治疗方案、药物剂量等因素对疾病治疗效果的影响,为临床 治疗提供科学依据。
方差分析的局限性
04
方差分析对数据的要求
独立性
数据必须是相互独立的,不存 在相互关联或依赖关系。
正态性
数据应符合正态分布,才能保 证统计推断的准确性。
同方差性
各组数据的方差应相等,否则 可能导致误判。
制定试验方案
根据正交表设计试验方案,确定每个因素的每个 水平。
实施试验
按照试验方案进行试验,记录每个试验的结果。
方差分析
利用方差分析法对试验结果进行分析,确定各因 素对试验结果的影响程度和显著性。
优化方案
根据方差分析结果,优化试验方案,进行下一步试验。
方差分析的基本原理
02
方差分析的定义与目的
定义
拉丁方设计方差分

适用于需要控制试验条件的试验, 通过拉丁方设计平衡试验条件和 试验误差。
正交试验设计中的方差分析步骤
确定试验因素和水平
根据研究目的和实际情况确定试验因 素和水平。
制定正交表
根据试验因素和水平选择合适的正交 表。
安排试验
按照正交表进行试验,记录试验数据。
方差分析
对试验数据进行方差分析,包括自由 度、离均平方和、均方、F值等计算。
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第6章 正交试验设计结果的方差分析
正交试验设计结果的方差分析法
• 能估计误差的大小 • 能精确地估计各因素的试验结果影响的重要程度
6.1 方差分析的基本步骤
• 正交试验多因素的方差分析,其基本思想是先计算出各因素 和误差的离差平方和,然后求出自由度、均方、F值,最后进 行F检验。
• 如果用正交表Ln(mk)来安排试验,则因素的水平数为m,正交 表的列数为k,总试验次数为nj ( K1 j K 2 j K 3 j ) T r n

例6-3 注意:

交互作用的方差分析 有交互作用时,优方案的确定
6.3 混合水平正交试验的方差分析
(1)利用混合水平正交表
• 注意:不同列的有关计算会存在差别 • 例6-5 (2) 拟水平法
• 注意:
(3)计算均方 • 以A因素为例 :V S A A fA
以A×B为例

VAB
S AB f AB

误差的均方:
Se Ve fe
注意: • 若某因素或交互作用的均方≤Ve,则应将它们归入误差列
• 计算新的误差、均方
例:若VA ≤Ve 则:
Se Se S A
f fe f A
S Ve e fe
e
(4)计算F值 • 各均方除以误差的均方,例如:
VA FA Ve

VA FA Ve
FA B
VAB Ve

FA B
VAB Ve
(5)显著性检验
• 例如:
– 若FA F ( f A , fe ) ,则因素A对试验结果有显著 影响
• 方差分析的基本步骤如下:
(1)计算离差平方和 (2)计算自由度 (3)计算平均离差平方和(均方) (4)计算F 值 (5)显著性检验
(1)计算离差平方和 ①总偏差平方和
n 1 1 2 2 2 2 ST ( xi x) xi ( xi ) QT T n i 1 n i 1 i 1 n n
• 若交互作用占有多列,则其离差平方和等于所占 多列离差平方和之和, 例:m=3时
S AB S S (AB) (AB)
1 2
④试验误差的离差平方和 • 方差分析时,在进行表头设计时一般要求留有空 列,即误差列 • 误差的离差平方和为所有空列所对应离差平方和 之和 :
Se S空列
(2)计算自由度 ①总自由度 :fT=n-1 ②任一列离差平方和对应的自由度 :
fj=m-1
③交互作用的自由度 :(以A×B为例) • fA×B=fA ×fB
• fA×B=(m-1 )fj
– 若m = 2, fA×B=fj – 若m = 3, fA×B= 2fj= fA +fB ④误差的自由度: fe=空白列自由度之和
– 有拟水平的列平方和的计算 – 误差平方和的计算
– 误差自由度的计算
• 例6-6
习题
对第1,5,6题进行方差分析
设:
QT x
i 1
n
2 i
T xi
i 1
n
②各因素引起的离差平方和 • 第j列所引起的离差平方和 :
1 m 2 T2 S j ( K pj ) r p 1 n
ST S j Se
j 1 k
③交互作用的离差平方和
• 若交互作用只占有一列,则其离差平方和就等于 所在列的离差平方和Sj
– 若 FAB F ( f AB , fe ) ,则交互作用A×B对试验 结果有显著影响
(6)列方差分析表
6.2 二水平正交试验的方差分析
• 正交表中任一列对应的离差平方和:
1 2 S j ( K1 j K 2 j ) n

例6-1
6.2.2 三水平正交试验的方差分析
• m=3,所以任一列的离差平方和:
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