两因素六水平正交表
正交试验设计法
测试用例如下： 音形码填写、拼音码填写、路名码填写、行业类别填写、特征码填写 音形码填写、拼音码填写、路名码填写、行业类别不填、特征码不填 音形码填写、拼音码不填、路名码不填、行业类别填写、特征码填写 音形码填写、拼音码不填、路名码不填、行业类别不填、特征码不填 音形码不填、拼音码填写、路名码不填、行业类别填写、特征码不填 音形码不填、拼音码填写、路名码不填、行业类别不填、特征码填写 音形码不填、拼音码不填、路名码填写、行业类别填写、特征码不填 音形码不填、拼音码不填、路名码填写、行业类别不填、特征码填写
增补测试用例 音形码不填、拼音码填写、路名码不填、行业类别不填、特征码不填 音形码不填、拼音码不填、路名码填写、行业类别不填、特征码不填 音形码不填、拼音码不填、路名码不填、行业类别填写、特征码不填 音形码不填、拼音码不填、路名码不填、行业类别不填、特征码填写 音形码不填、拼音码不填、路名码不填、行业类别不填、特征码填写
如何选择正交表
考虑因素（变量）的个数
考虑因素水平（变量的取值）的个数 考虑正交表的行数
取行数最少的一个
正交表行数的确定
行数为mn型的正交表中
– 试验次数（行数）＝∑（每列水平数－1）＋1 – 例：5个3水平因子及一个2水平因子，表示为35*21， 试验次数＝5*(3-1)+1*(2-1)+1＝12， – 即L12（35*2）
水平数（变量的取值）相同但在正交表中找不到 相同的因素数（变量） （取因素数最接近但略大 的实际值的表）
示例2： 114系统查询企业单位
因素数和水平数
有五个因素： 音形码、拼音码、路名码、行业类别和特征码 每个因素有两个水平 音形码：填、不填 拼音码：填、不填 路名码：填、不填 行业类别：填、不填 特征码：填、不填
《正交表》课件-优质公开课-人教A版选修4-7精品
• 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。
• 正交试验法优点： （1）试验点代表性强，试验次数少。 （2）不需做重复试验，就可以估计试验误差。 （3）可以分清因素的主次。 （4）可以使用数理统计的方法处理试验结果，
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多 因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面 试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表 性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试 验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快 速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄 一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。 例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须 进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。 若按L9(3)3正交表按排实验，只需作9次，按L18(3)7正交 表进行18次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实 验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
2、正交表中任意两列，把同行的两个数字看成有序数 对时，所有可能的数对出现的次数相同。
表示：任意两因素的各种水平的搭配在所选试验中出现 的次数相等 ——整齐可比性
这是设计正交试验表的基本准则
• 这里，对因素A、B、C在试验范围内分别选取 三个水平
• A：A1＝80℃、A2＝85℃、A3＝90℃ • B：B1＝90Min、B2＝120Min、B3＝150Min • C：C1＝5%、C2＝6%、C3＝7%
• 又如绪言里所提到的，1978年，七机部由于导弹设 计的要求，提出了一个五因素的试验，希望每个因 素的水平数要多于10，此时靠全面试验法是无法完 成的。
6 正交试验设计
2.09
0.700
0.673
0.743
0.757
0.683
0.697
0.18
0.25
ABC
A2B2C2
2.07 2.23 2.08 0.690 0.743 0.693 0.16
乳化能力 0.56 0.74 0.57 0.87 0.85 0.82 0.67 0.64 0.66
(5) 计算极差，确定因素的主次顺序 Ki: 表示任一列水平号为i时所对应的试验结果之和。 ki：ki=Ki/s，其中s为任一列上各水平出现的次 数，ki表示任一列上因素取水平i时所得试验结 果的算术平均值。
解：本题中试验的目的是提高产品的乳化能 力，试验的指标为单指标乳化能力，因素 和水平数已知。
(1)选正交表 (2) 本例是一个3水平的试验，因此要选
Ln(3m) 型的正交表，本例一共有3个因素，且不考 虑因素间的交互作用，所以要选一张m≥3的 表，而L9(34)是满足条件m≥3的最小的Ln(3m) 型正交表，故选用L9(34)来安排试验。
(2)表头设计 本例不考虑因素间的交互作用，只需将各
因素分别安排在正交表L9(34)上方与列号对应 的位置上，一般一个因素占有一列，不同因 素占不同的列(可以随机排列)，就得到所谓 的表头设计，见下表。
因素 A
空列 B
C
列号 1
2
3
4
不放置因素或交互作用的列成为空白列(简称空 列)，空白列在正交设计的方差分析中也称为 误差列，一般最好留至少一个空白列。
这里，对因子A，在试验范围内选了三 个水平；因子B和C也都取三个水平： A：Al＝80℃，A2＝85℃，A3=90℃ B：Bl＝90分，B2＝120分，B3=150分 C：Cl＝5％，C2＝6%，C3＝7% 当然，在正交试验设计中，因子可以是定 量的，也可以是定性的。而定量因子各水 平间的距离可以相等，也可以不相等。 这个三因子三水平的条件试验，通常有两 种试验进行方法：
正交实验法就是利用排列整齐的表
正交实验法就是利用排列整齐的表-正交表来对试验进行整体设计、综合比较、统计分析，实现通过少数的实验次数找到较好的生产条件，以达到最高生产工艺效果。
正交表能够在因素变化范围内均衡抽样，使每次试验都具有较强的代表性，由于正交表具备均衡分散的特点，保证了全面实验的某些要求，这些试验往往能够较好或更好的达到实验的目的。
正交实验设计包括两部分内容：第一，是怎样安排实验；第二，是怎样分析实验结果。
目录试验方法正交实验法举例编辑本段试验方法我们知道如果有很多的因素变化制约着一个事件的变化，那么为了弄明白哪些因素重要，哪些不重要，什么样的因素搭配会产生极值，必须通过做实验验证(仿真也可以说是实验，只不过试验设备是计算机)，如果因素很多，而且每种因素又有多种变化(专业称法是：水平)，那么实验量会非常的大，显然是不可能每一个实验都做的。
能够大幅度减少试验次数而且并不会降低试验可行度的方法就是使用正交试验法。
首先需要选择一张和你的实验因素水平相对应的正交表，已经有数学家制好了很多相应的表，你只需找到对应你需要的就可以了。
所谓正交表，也就是一套经过周密计算得出的现成的实验方案，他告诉你每次实验时，用那几个水平互相匹配进行实验，这套方案的总实验次数是远小于每种情况都考虑后的实验次数的。
比如3水平4因素表就只有9行，远小于遍历试验的81次；我们同理可推算出如果因素水平越多，试验的精简程度会越高。
建立好实验表后，根据表格做实验，然后就是数据处理了。
由于试验次数大大减少，使得试验数据处理非常重要。
首先可以从所有的实验数据中找到最优的一个数据，当然，这个数据肯定不是最佳匹配数据，但是肯定是最接近最佳的了。
这是你能得到一组因素，这是最直观的一组最佳因素。
接下来将各个因素当中同水平的实验值加和(注:正交表的一个特点就是每个水平在整个实验中出现的次数是相同的)，就得到了各个水平的实验结果表，从这个表当中又可以得到一组最优的因素，通过比较前一个因素，可以获得因素变化的趋势，指导更进一步的试验。
常用的正交表
正交表（Orthogonal Array）是一种设计实验的工具，特别适用于研究多因素对试验结果的影响。
正交表可以帮助科学家在有限的实验次数内获得较为全面的信息。
以下是一些常用的正交表：
1.L型正交表：
•L9：包含9个试验点，用于三因素的初步研究。
•L16：包含16个试验点，用于四因素的初步研究。
2.Taguchi正交表：
•L8：包含8个试验点，用于三因素的优化实验。
•L27：包含27个试验点，用于三因素的详细研究。
3.Plackett-Burman正交表：
•PB12：包含12个试验点，用于初步筛选12个因素中的重要因素。
•PB20：包含20个试验点，用于更多因素的初步筛选。
4.Box-Behnken正交表：
•3因素3水平的Box-Behnken正交表：用于优化实验，适用于三因素的研究。
5.中心合成法正交表：
•CCC-2：用于三因素的优化实验。
•CCC-3：用于四因素的优化实验。
6.格兰杰正交表：
•4水平格兰杰正交表：用于四因素的研究。
•5水平格兰杰正交表：用于五因素的研究。
7.斯坦纳正交表：
•S5：用于五因素的研究。
•S6：用于六因素的研究。
这些是一些常见的正交表，具体选择应根据实验设计的需要以及研究的因素数量来确定。
在设计实验时，科学家可以根据实际情况选择最适合的正交表，以达到经济高效地获取试验信息的目的。
正交设计
对于单因素或两因素试验，因其因素少 因其因素少，试验的设计、实施 与分析都比较简单 。但在实际工作中 但在实际工作中，常常需要同时考察 3个 或3个以上的试验因素 ，若进行全面试验 若进行全面试验，则试验的规模将很 大，往往因试验条件的限制而难于实施 往往因试验条件的限制而难于实施。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 寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。
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（3）正交试验的提出： 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 考虑兼顾全面试验法和简单比较法的优点 制作好的规格化表“正交表”来设计试验 来设计试验；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 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设计上， ，更表现在对结果的处理上。
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3因素3水平的全面试验水平组合数为 3 =27，4因素3水平的全 试验水平组合数为3
4 面试验水平组合数为3 =81 ，5因素 因素3水平的全面试验水平组合数 5 为3 =243，这在科学试验中是有可能做不到的 这在科学试验中是有可能做不到的。
正交设计就是从选优区全面试验点 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 来进行试验。图中标有试验号的九个
3、正交设计的发展 o 20世纪30年代，费希尔在试验设计方面做出了一系列先驱性 费希尔在试验设计方面做出了一系列先驱性 的贡献。 o 20世纪上半叶，正交设计方法已经在数学界中提出 正交设计方法已经在数学界中提出。 o 到40年代后期，日本统计学家田口玄一博士首次将正交设计 日本统计学家田口玄一博士首次将正交设计 方法应用到日本的电话机试验上。 方法应用到日本的电话机试验上 o 到1970年，日本已经成功使用正交设计方法 日本已经成功使用正交设计方法100万次以上。 o 20世纪70年代以来，我国应用正交设计取得一大批优秀成果 我国应用正交设计取得一大批优秀成果。 中国数学家张里千教授发明了中国型正交试验设计法 中国数学家张里千教授发明了中国型正交试验设计法 。
影响内毒素G试验结果的常见因素
影响内毒素、G试验结果的一些常见因素
一、采血严格按照无菌要求采集，须用专门配套耗材，采血后及时送检。
二、黄疸、溶血、乳糜血会影响检测结果。
三、引起细菌内毒素假阳性原因是：使用某些抗生素类药物，如磺胺类、以细菌为原料加工成的药物。
四、引起G试验假阳性原因有：
1、应用纤维素膜进行血液透析患者；
2、某些纱布或其他医疗物品中含有葡聚糖；
3、某些品牌的静脉制剂（白蛋白、凝血因子、免疫球蛋白等）含有葡聚糖；
4、某些细菌败血病患者（尤其是链球菌败血症）；
5、抗肿瘤药物（如香菇多糖、裂殖菌多糖等）；
6、含有菌类食物。
五、隐球菌和接合菌不能检出。
六、内毒素检测的灵敏度大概为88%，特异性为90%；G试验的灵敏度为88%，特异性为85%。
七、一次检测结果不能成为确诊依据，须由临床医生根据检测结果并结合临床症状及其他检测结果综合分析。
八、G试验适用于深部真菌，浅部真菌在体内血液中含量并不增高。
九、尽管假阳性原因不清，需进行动态监测（1-3）-β-D葡聚糖的变化，可以降低假阳性的发生。
正交法优化污水混凝实验的研究——关于世赛水处理技术项目混凝实
高等教育2019 年 11 月226正交法优化污水混凝实验的研究——关于世赛水处理技术项目混凝实验模块的探索张潇予（海南省技师学院 海南海口 571100）摘 要：本文以可溶性淀粉悬浊液模拟原水，以聚合氯化铝（PAC）作为絮凝剂，聚丙烯酰胺（PAM）为助凝剂，利用正交实验法对污水混凝的最佳实验条件进行了优化研究。
结果表明，污水的pH值是影响混凝效果的最重要因素，当pH为7，PAC的投加量为0.25g/L，PAM 的投加量为0.01g/L，快速搅拌转速为300r/min（1min）时，对污水的处理效果最好，此时浊度的平均去除率为99.61%。
关键词：正交实验最佳混凝条件浊度去除率混凝实验是第45届世界技能大赛水处理技术项目的主要竞赛模块之一，通过烧杯搅拌实验对污水絮凝条件进行优化，最终确定最佳实验方案。
混凝技术是污水处理中最为常用的方法。
它是通过向污水中投加混凝剂，使细小的悬浮颗粒和胶体微粒聚集成较粗大的颗粒而沉淀，得以与水分离，从而污水得到净化[1]。
混凝反应是一个很复杂的过程，常常受到混凝剂种类、混凝剂投加量、水力条件（搅拌强度和时间）、pH值和水温等因素的影响[2]。
正交实验则是解决多因素对比问题的一种常用的数学方法，常用来对混凝实验进行优化研究[3-4]。
本文在前期单因素实验的基础上，利用正交实验法对影响混凝效果的混凝剂投加量、pH值、助凝剂投加量和水力条件等四个因素进行优化研究，以此得到最佳混凝条件。
一、实验部分1．试剂：聚合氯化铝（PAC），分析纯，天津市大茂化学试剂厂；聚丙烯酰胺（PAM），分析纯，天津市科密欧化学试剂有限公司；可溶性淀粉，分析纯，天津市大茂化学试剂厂；丙三醇，分析纯，天津市大茂化学试剂厂；1mol/L盐酸溶液；1mol/L NaOH溶液。
2．仪器：ZR4-6智能型六联搅拌机，深圳市中润水工业技术发展有限公司；雷磁WZB-170便携式浊度仪，上海仪电科学仪器股份有限公司。
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两因素六水平正交表
两因素六水平正交表是一种实验设计方法，用于同时考虑两个因素对实验结果的影响。
在实验设计中，因素是指影响实验结果的可调节变量，而水平是指因素的具体取值。
正交表则是一种特殊的实验设计表格，能够有效地减少实验次数，提高实验效率。
使用两因素六水平正交表的目的是帮助研究人员识别两个因素之间
的相互作用效应，以及它们对实验结果的独立主效应。
正交表的设计原则是保证每个因素的每个水平均匀地出现在表格中，并且每个因素的水平组合也是均匀分散的。
通过这种设计，可以有效地减少实验次数，从而节省时间和资源。
在使用两因素六水平正交表时，研究人员需要确定两个因素的水平数，并根据正交表的设计原则进行实验设计。
每个实验条件下，记录两个因素的水平组合以及实验结果。
通过统计分析，可以得出两个因素的独立主效应以及相互作用效应的大小和显著性。
除了确定两个因素的主效应和相互作用效应外，两因素六水平正交表还可以用于优化实验条件。
通过观察实验结果，在保持因素水平不变的情况下，可以找到达到最优结果的因素组合。
这对于工程和生产过程中的优化设计非常有用。
总之，两因素六水平正交表是一种有效的实验设计方法，可以帮助研究人员同时考虑两个因素对实验结果的影响，并识别主效应和相互作用效应。
它不仅节省了实验的时间和资源，还可以用于优化实验条件，提高实验效果。