有交互作用的正交设计

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交互作用的正交试验设计与数据分析报告

交互作用的正交试验设计与数据分析报告

交互作用的正交试验设计与数据分析报告在科学研究和实际生产中,为了寻找最优的工艺条件、产品配方或者解决各种复杂的问题,常常需要进行大量的试验。

然而,如果采用全面试验的方法,试验次数会随着因素和水平的增加而急剧增加,这不仅费时费力,还可能因为试验次数过多而导致误差增大。

此时,正交试验设计就成为了一种高效、经济的试验方法。

特别是当因素之间存在交互作用时,正交试验设计能够更加准确地揭示各因素及其交互作用对试验结果的影响。

一、正交试验设计的基本原理正交试验设计是利用正交表来安排试验的一种设计方法。

正交表具有“均匀分散、整齐可比”的特性,即通过合理的选择正交表,可以使试验点在试验范围内均匀分布,并且在每一列中,不同水平出现的次数相同,任意两列之间各种水平的组合出现的次数也相同。

这样,在大大减少试验次数的同时,仍能有效地获取各因素对试验结果的影响信息。

二、交互作用的概念在多因素试验中,一个因素的水平变化会引起其他因素对试验结果的影响发生改变,这种现象就称为因素之间的交互作用。

例如,在研究温度和压力对化学反应产率的影响时,如果温度的变化会导致压力对产率的影响发生变化,那么就可以说温度和压力之间存在交互作用。

三、考虑交互作用的正交试验设计当试验中存在交互作用时,需要在正交表中安排交互作用列。

常见的正交表如 L8(2^7)、L9(3^4)等都可以用于安排有交互作用的试验。

在选择正交表时,要确保能够容纳所研究的因素及其交互作用。

以一个两因素两水平且存在交互作用的试验为例,我们可以选用L4(2^3)正交表。

假设因素 A(A1、A2)和因素 B(B1、B2)存在交互作用,将 A 因素安排在第 1 列,B 因素安排在第 2 列,交互作用A×B 安排在第 3 列。

四、试验的实施与数据采集按照正交表安排好试验后,严格按照试验条件进行操作,并准确记录每次试验的结果。

试验结果的准确性和可靠性对于后续的数据分析至关重要。

五、数据分析方法1、直观分析法直观分析法是通过对试验结果的直接观察和比较,来判断各因素及其交互作用对试验指标的影响大小。

DOE 正交实验设计

DOE 正交实验设计

得率
90 80 70 60
(a) B2 B1 A1 A2
(b) B2 B1 A1 A2
(c) B1 B2 A1 A2
• 头 设 计 列 出 试 验 计 划 选 用 合 适 的 正 交 表 进 行 表 考 察 的 交 互 作 用 水 平 并 确 定 可 能 存 在 并 要
• 确 定 试 验 中 所 考 虑 的 因 子 与
二水平 80 3.5 1.2/1 60
还要考察因子A与B的交互作用
3.3 选表原则
①首先根据因子的水平数,找出一类正交表
②再根据因子的个数及交互作用个数确定具体的表 ③把因子放到表的列上去,但是要先放有交互作用 的两个因子,并利用交互作用表,标出交互作用 所在列,以便于今后的数据分析。 ④把放因子列中的数字改为因子的真实水平,便成 为一张试验计划表
这些试验中因子B与C的三个水平各进行了一次试验。
三组数据间的差异就反映了因子A三个水 平的差异,计算各组数据的和与平均值 • T1=y1+y2+y3=160+215+180=555, T1=T1/3=185 • T2=y4+y5+y6=168+236+190=594, T2 =T2/3=198 • T3=y7+y8+y9=157+205+140=502, T3=T3/3=167.3
——各因子对指标影响程度大小
极差的大小反映: 因子水平改变时对试验结果的影响大小。
RA=198-167.3=30.7
输出力矩
220 210 200 190 180 170 160 900
因子各水平对输出力矩的影响
RA
RB RC
1100 1300

三因素有交互的正交实验但是值越小越好例题

三因素有交互的正交实验但是值越小越好例题

三因素有交互的正交实验但是值越小越好例题摘要:1.实验目的2.三因素交互的正交实验3.值越小越好的例题正文:1.实验目的在科学研究中,常常需要对多个因素进行控制,以便观察某一因素对实验结果的影响。

这种情况下,我们需要进行多因素实验。

在多因素实验中,如果各个因素之间存在交互作用,那么这种实验就被称为交互的正交实验。

这种实验的目的是通过最少的实验次数,全面地分析各个因素对实验结果的影响,以及因素之间的交互作用。

2.三因素交互的正交实验例如,假设我们有一个实验,需要研究三种不同的肥料A、B、C 对农作物产量的影响。

在这个实验中,肥料类型(A、B、C)是自变量,农作物产量是因变量。

如果我们只进行单一的肥料类型实验,那么我们需要进行3 次实验。

但是,如果我们进行三因素交互的正交实验,那么我们只需要进行3 次实验,就可以全面地了解所有可能的肥料组合对农作物产量的影响。

3.值越小越好的例题在正交实验中,我们通常使用L9(3^4) 的正交表来设计实验。

这种表格有9 个实验条件,可以全面地涵盖所有可能的因素组合。

例如,如果我们需要研究肥料类型、土壤类型和气候条件对农作物产量的影响,那么我们可以使用L9(3^4) 的正交表,设计出9 个实验条件。

在实验结果分析中,我们通常会使用t 检验或者F 检验来检验各个因素和因素交互对农作物产量的影响。

如果我们发现某个因素或者因素交互的p 值小于0.05,那么我们就可以认为这个因素或者因素交互对农作物产量有显著影响。

总的来说,三因素交互的正交实验是一种有效的实验设计方法,可以帮助我们全面地了解多个因素对实验结果的影响,以及因素之间的交互作用。

具有交互作用的正交试验设计

具有交互作用的正交试验设计
具有交互作用的正交试验设计
1 、交互作用
通过前面的学习我们已经知道采用正交试验设计方法可以 明显减少多因素试验的试验次数,同时也能在一定程度上得到 能够满足工程应用的试验结果。
但是,在前面的讨论中我们都是基于一个假设展开的,即在所
有被考虑的对试验结果有影响的各因素之间对试验结果的影响是相 互独立的,但是工程实践告诉我们这种情况很少出现,因此正交试
对2因素2水平的正交表,因为:fA=fB= 2-1=1,每
列只有一个自由度;而 以也占一列。 fA×B=fA×fB =1×1=1,所
对于2 因素3水平, fA=fB= 3-1=2,每列有2个自由度;
而 fA×B=fA×fB =2×2=4,由于交互作用列有4个自由度,而 每列是2个自由度,因此2个3水平因素的交互作用列占2列。
对于2因素n水平, fA=fB= n-1,每列有n个自由度; 而两因素交互作用的自由度为:fA×B=fA×fB =(n-1)(n-1), 所以交互作用列要占(n-1)列。
(4)有交互作用的正交设计与分析实例
在实际研究中,有时试验因素之间存在交互作用。 对于既考察因素主效应又考察因素间交互作用的正交设 计,除表头设计和结果分析与前面介绍略有不同外,其 它基本相同。 【例】 某一种抗菌素的发酵培养基由A、B、C 三种 成分组成,各有两个水平,除考察A、B、C三个因素 的主效外,还考察A与B、B与C的交互作用。试安排一 个正交试验方案并进行结果分析。
3、交互作用的处理原则
试验设计中,交互作用一律当作因素看待,这是处理交
互作用问题的总原则。作为因素,各级交互作用都可以安排 在能考察交互作用的正交表的相应列上,它们对试验指标的 影响情况都可以分析清楚,而且计算非常简单。但交互作用 又与因素不同,表现在:

正交试验设计多因素交互作用研究

正交试验设计多因素交互作用研究

正交试验设计多因素交互作用研究正交试验设计是一种常用的多因素试验设计方法,其主要用于研究多个因素对实验结果的影响以及因素之间的交互作用。

本文将介绍正交试验设计的基本概念、步骤以及其在多因素交互作用研究中的应用。

一、正交试验设计的基本概念正交试验设计,也称为正交表设计或正交数组设计,是一种通过有效地组合和安排试验因素,来获取尽可能多的信息和结论的统计设计方法。

与传统的单因素试验设计相比,正交试验设计能够在较少实验次数的情况下,获得更全面和准确的实验数据。

二、正交试验设计的步骤1. 确定试验因素:首先确定需要研究的试验因素和水平。

试验因素是影响实验结果的各个变量,而水平则是每个变量的具体取值。

2. 构建正交表:根据试验因素的数量和水平,选择适当的正交表。

正交表是一种特殊的矩阵,用于确定试验条件的组合。

3. 规划试验方案:根据正交表,确定每个试验条件的组合和重复次数。

试验条件的组合是试验因素水平的排列组合,而重复次数则是每个条件的重复实验次数。

4. 进行试验:按照试验方案进行实验,并记录实验结果。

5. 进行数据分析:使用合适的统计方法对实验数据进行分析,以获取对试验因素及其交互作用的准确评估。

6. 得出结论:根据数据分析结果,得出试验因素及其交互作用的结论,并进行解释和推断。

三、正交试验设计在多因素交互作用研究中的应用正交试验设计在多因素交互作用研究中具有广泛的应用。

通过正交试验设计,可以系统地研究多个因素之间的相互影响及其对实验结果的综合影响。

以某电子产品的设计为例,假设需要研究三个因素对电池续航时间的影响:A因素为屏幕亮度,有三个水平;B因素为手机信号强度,有三个水平;C因素为使用时间,有三个水平。

使用正交试验设计,根据3^3的正交表,可以得到27个试验条件的组合。

对每个试验条件进行一次实验,记录续航时间数据。

通过数据分析,可以得到各因素及其交互作用对电池续航时间的影响程度。

例如,可以得出屏幕亮度对续航时间的影响较大,而使用时间的影响较小。

Minitab实现有交互作用的正交实验的设计与结果分析

Minitab实现有交互作用的正交实验的设计与结果分析

Minitab实现有交互作用的正交实验的设计与结果分析作者:周国燕,刘宝林,韩颖颖来源:《教育教学论坛》2017年第44期摘要:生产、实验中,经常要进行同时考察多因素以及各因素交互影响的实验研究,本文详细讲解了用Minitab软件实现有交互作用的正交实验设计和结果分析的过程,为相关实验人员、学生提供科学、高效的实验方法。

关键词:正交实验;交互作用;Minitab软件;设计;结果分析中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2017)44-0275-02一、绪论生产、实验中,经常要进行同时考察多因素以及各因素交互影响的实验研究,为了更好体现实验的科学性和有效性,现在国际国内应用最多的多因素实验设计方法之一是正交实验设计。

用计算机软件完成正交实验设计和结果分析是现在实验研究必须掌握的技能,Minitab软件实现有交互作用的正交实验设计和结果分析有软件设计的正交表和常用正交表一致、操作方便易掌握、结果易解读等优点。

本文对用Minitab软件实现有交互作用的正交实验设计和结果分析进行详细讲解,为相关实验人员、学生使用提供科学、高效的实验设计与分析方法。

二、正交实验设计和分析正交实验。

正交实验是用正交表来安排的实验,是多(复)因素实验的一种不完全区组设计方法,具简单易行、均衡分散、整齐可比的特点,可以用较少的处理数获得较好的结果,有效解决生产、实验中多因素、多指标、周期长的实验问题。

(一)正交实验设计总原则。

在能安排下实验因素和要考察的交互作用的前提下,尽可能选用小号正交表,以减少实验次数;为了进行结果的方差分析,所选正交表安排完所有因素及要考察的交互作用后,需要留有一列空白列,否则必须进行重复实验以考察实验误差。

选择正交表。

所选正交必须符合两个条件:正交表各列的水平数必须等于研究因素水平数;正交表自由度≥各因素及交互的自由度之和。

表头设计。

将实验因素分别安排到所选正交表的各列中去。

存在交互作用的正交试验设计

存在交互作用的正交试验设计
方案,考察的指标是稀土元素的提取量。 • 根据生产经验,影响从矿物质中提取稀土元素的因素为
酸用量、水用量、反应时间和有、无添加剂四个因素, 每个因素取二个水平,制定因素水平表。
因素水平表
根据专业知识分析,对指标的影响除因素 A、B、C、D外,尚要考察交互作用A×B, A×C,B×C,(假定因素D不存在交互作 用,否则会产生正交表的混杂,因为第2 列和第7列的交互作用也在第5列,即A×C 和B×D在同一列)所以构成一个相当于7 因素二水平的正交试验。
试验方案及试验结果统计表
对试验结果进行分析
• 对于存在交互作用的正交试验,必须首先 明确各因素(包括交互作用列)对指标的 影响顺序,因为各因素选取适宜水平时可 能会存在矛盾,所水 平组合。本例中,根据极差的大小可知因 素的显著性顺序为: A,B,A×C,D,C,A×B,B×C。由此可见, A,B,A×C是影响指标的显著性因素,应作 为选取适宜水平组合重点考察的因素。
质量管理学
1
存在交互作用的正交试验设计
• 因素与因素之间联合搭配起来对试验指标产生的作用称 为交互作用,用A×B表示因素A与因素B的交互作用。
• 因素之间存在交互作用的例子是很多的。例如,某些合 金单独加入元素A时性能变化不大,单独加入元素B时 性能变化也不大,但两种元素同时加入时,合金性能的 变化就特别显著。这就说明元素A与B联合搭配起来对 合金性能具有交互作用。
• 不管是直接比较还是通过计算,因素A,B都 应该选取1水平。下面就要考虑A×C如何搭 配。一般采用一个二元分析表确定 。
从上表的分析可知,A1C2搭配后的平均提取率最高, 是因素A、C的最好的组合。至于因素D,因为没有交 互作用,通过计算知道因素D应选取水平2。
该正交试验的适宜的因素水平组合为A1B1C2D2。

有交互作用的正交设计

有交互作用的正交设计

有交互作用的正交设计交互作用的正交设计(Orthogonal Design of Experiments with Interaction Effects)正交设计是一种非常常见和有用的实验设计方法,用于研究变量之间的关系。

在正交设计中,每个变量都有一组不同的水平,并且每个水平都与其他变量的水平组合在一起。

通过这种方式,可以确定主效应和交互作用效应对实验结果的影响。

交互作用指的是两个或多个变量之间的关系,其组合效应不能通过各自的主效应来解释。

简而言之,当两个或多个变量同时改变时,它们的效应不仅仅是各自效应的简单相加,而是相互作用产生的新效应。

交互作用在实验设计中非常重要,因为它们可以提供有关变量之间复杂关系的信息。

例如,考虑一种新的药物治疗,它的有效性可能取决于患者的年龄和性别。

如果年龄和性别之间存在交互作用,那么只有通过考虑两者的组合效应,才能准确评估药物治疗的效果。

正交设计是一种有效的方法,可以同时考虑主效应和交互作用。

在正交设计中,变量的水平组合被设计为满足正交性的特性。

正交性表示每个变量的水平都与其他变量的水平均匹配,并且每个水平组合只考虑一次。

正交设计的一个重要特点是,它可以通过较少的实验次数来获得详尽的信息。

使用正交设计,可以选择更少的实验次数,并且仍然能够准确估计主效应和交互作用效应。

这是因为正交设计可以最大化实验因素的独立性,从而减少了实验结果的噪声和混淆。

为了说明正交设计的原则和应用,我们可以考虑一个简单的例子。

假设我们要研究两个变量A和B对一些响应变量Y的影响,并且我们认为A和B之间可能存在交互作用。

首先,在正交设计中,我们需要确定每个变量的水平数。

通常情况下,水平数应为2的幂次,例如2、4、8等。

然后,我们可以使用正交表来确定每个变量水平的组合。

正交表是一种矩阵,其中每一行表示每个变量的水平组合。

每行之间的组合是正交的,即每个变量水平的组合只出现一次。

假设我们选择了2个水平数,那么正交表可能如下所示:AB--111-1-11-1-1在这个例子中,A和B各有两个水平,正交表列出了所有可能的组合。

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•当出现混杂现象时,只要选择较大的正交表就可以避免了,譬 如选用 L16(215),表头设计如下:
表头设计 A B A×B C
D
C×D
列号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
•在表上有多个空白列时,为避免可能存在的交互作用,可以首 先将因子放在各组的第一列(也称为基本列)。
共有11个,比因子个数还多。实际经验表明,多数交互作
用是不存在的或很小以至可以忽略不计,实际中主要考虑
部分二级交互作用,具体考察哪些二级交互作用还要依赖 专业知识来决定。
例2:
某厂一种零件镀锌前需要酸洗除锈。为提高效 率(缩短酸洗时间)采用正交试验寻求最佳酸洗 液配方。考虑交互作用A*B 、B*C、A*C。
A*C水平搭配表
C1
C2
A1
(Y1+Y3)/2=25
(Y2+Y4)/2=28.5
A2
(Y5+Y7)/2=24.5
(Y6+Y8)/2=22.5
从表中可知A2C2搭配最优
如何确定B*C、A*B最优搭配?
最优组合:A2B2C1
水平选取总结
交互作用正交试验最佳水平组合选择:
(1)对显著因素,最佳水平可通过比较各水平下的指 标数据均值或数据和得到;
2
3
4
5
6
7
B A×B C A × C B × C 空
因素
1
A 试验号
1
1(300)
2
1 (300)
3
1 (300)
4
1 (300)
5
2(200)
6
2(200)
7
2(200)
8
2(200)
Kj1
107
Kj2
94
Kj1(平均) 26.75
Kj2(平均) 23.50
2 B
1(12) 1(12) 2(4) 2(4) 1(12) 1(12) 2(4) 2(4)
因子A与B的交互作用示意图
B2
B2
B1 B1
B1
B2
A1
A2
a. 无交互作用
A1
A2
A1
A2
b. 有(正向)交互作用 c. 有(反向)交互作用
因子间的交互作用随着因子个数的增加而增加。如四个
因子A,B,C,D间的交互作用有以下几类: 二级交互作用有6个:AB,AC,AD,BC,BD,CD 三级交互作用有4个:ABC,ABD,ACD,BCD 四级交互作用1个:ABCD
1
60
1.2
20%
2
80
1.5
30%
每两个因素之间都有交互作用,必须考虑。试 验指标为产量,越高越好。试安排试验,并分析试 验结果,找出最好的方案。
L8(27)表头设计
1 A
2 B
3 A×B
4 C
5 A×C
6 B×C
7
产量
1
1
1
1
1
1
1
65
2
1
1
1
2
2
2
73
3
1
2
2
1
1
2
72
4
1
2
2
2
2
1
75
5
注意: 排因素主次顺序时,应该包括交互作用
⑤最优方案的确定
如果不考虑因素间的交互作用 ,最优方案:A1B1C2 交互作用A×B比因素A、B对试验指标的影响更大 考虑交互作用,最优方案: A1B2C2
说明:
表头设计中的“混杂”现象(一列安排多个因素 或交互作用)
高级交互作用 ,如A×B× C,一般不考虑 r水平两因素间的交互作用要占r-1列 ,当r>2时,
( 如:fA=A的水平数-1) 交互作用自由度,如fA×B= fA × fB
避免混杂现象
• 混杂现象:在进行表头设计时,若一列上出现两个因 子,或两个交互作用,或一个因子与一个交 互作用时,称为混杂现象,简称“混杂”。
•表头设计的一个重要原则:表头设计时要尽量避免混杂 现象的出现。
这是因为,当混杂现象所在列显著时,很难识别是 哪个因子(或交互作用)是显著的。
119 82 29.75 20.50
3 A×B
4
5
C
A×C
1 1 2 2 2 2 1 1 99 102 24.75 25.50
1(70) 2(100) 1(70) 2(100) 1(70) 2(100) 1(70) 2(100)
99 102 24.75
25.50
1 2 1 2 2 1 2 1 95 106 23.75 26.50
表头设计 A B A×B C A×C D 列号 1 2 3 4 5 6 7
(2)由于因子均为二水平的,故仍选用二水平正交表,又因子
与交互作用的自由度之和为 6,故所选正交表的行数应满 足:n≥6+1=7,但 L8(27)无法安排这四个因子与两个交互 作用,因为不管四个因子放在哪四列上,两个交互作用或
例 3.6 给出下列试验的表头设计:
(1)A、B、C、D 为二水平因子,且要考察交互作用 A×B、 A×C;
(2)A、B、C、D 为二水平因子,且要考察交互作用 A×B、 C×D。
解 (1)由于因子均为二水平的,故选用二水平正交表,又因子与 交互作用的自由度之和为:
fA+fB+fC+fD+fA×B+fA×C=1+1+1+1+1+1=6 故所选正交表的行数应满足:n≥6+1=7,所以选 L8(27),表头 设计如下:
(2)对显著交互作用,先计算两因素水平所有水平搭 配下数据均值,再通过比较得出哪种水平组合为好;
(3)不显著的因素,其水平可任选,亦可按成本较低 原则选取。
➢水平数相同的有交互作用的正交设计
■ 例3 某产品的产量取决于3个因素A、B、C,每 个因素都有两个水平,具体数值如下表所示。
因素 水平
A
B
C
一个因子与一个交互作用总会共用一列,从而产生混杂,
譬如:
表头设计 A B A×B C
D
C×D
列号
12
3
4567
在正交表上出现这一现象的原因是正交表的构造引起的。
•对等水平的完全正交表来讲 Ln (q p ) ,如果 n q k ,则全部列 被分为 k 组,各组的列数分别为 q 0 , q1, , q k1 。
如:
- L8 (27 ) 的基本列是 1,2,4 列,
- L16 (215 ) 的基本列是 1,2,4,8 列。
•当“所考察的因子与交互作用自由度之和=n-1”时,表 的各列都被排满了,这便成了饱和设计,那么此时的处 理办法有:
• 进行重复试验后进行方差分析; • 如上改用较大的正交表,补充做一些试验; • 将平方和较小的列看作误差列; • 作为饱和设计进行分析。
2
1
2
1
2
1
70
6
2
1
2
2
1
2
74
7
2
2
1
1
2
2
60
8
2
2
1
2
1
1
71
K1
285
282
269
267
282
281
K2
275
278
291
293
278
279
k1
142.5 141.0 134.5 133.5 141.0 140.5
k2 极差
最优方案
137.5
5 A1
139.5
2 B1
145.5 146.5
11 13 2水平 C2
139.0 139.5
2
1
1水平 1水平
等水平、有交互作用的正交设计的分析步骤: ①选表
应将交互作用看成因素 按6因素2水平选表:L8(27)
②表头设计
交互作用应该占有相应的列——交互作用列 交互作用列是不能随意安排
③明确试验方案、进行试验、得到试验结果
④计算极差、确定因素主次
如 L8(27)的列被分成三个组:
第一组:第 1 列 第二组:第 2、3 两列 第三组:第 4、5、6、7 四列
•正交表上有交互作用的两列如果在不同组时,则其交互作用列 必在组别高的组中,当有交互作用的两列在同一组时,交互 作用必在低组别的组中。
譬如:
- 若 A 置于第 1 列,B 置于第 2 列,则 A×B 为第 3 列; - 若 A 置于第 1 列,B 置于第 4 列,则 A×B 为第 5 列; - 若 A 置于第 2 列,B 置于第 3 列,则 A×B 为第 1 列; - 若 A 置于第 4 列,B 置于第 7 列,则 A×B 为第 3 列。
不宜用直观分析法 即使不考虑交互作用,最好仍与有交互作用时一
样,按规定进行表头设计
正交表的选用原则
基本原则:要考察的因素及交互作用的自由度总和不 大于正交表的总自由度。
即: f总≥ fA+ fB+ fC+…+fA × B+fB × C+fA × C+…
注: (1)正交表总自由度f总=试验次数-1; (2)每因素自由度=各因素水平数-1;Leabharlann 有交互作用的正交设计交互作用:
一个因子的水平好坏或好坏的程度受 另一因子水平制约的情况,称为因子A与B 的交互作用,记为A×B或AB。
例1:在大豆试验田内施用氮肥和磷肥,亩 产量如下表:
氮肥
磷肥
P1=0
P2=4
N1=0
400
450
N2=6
430
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