星点设计-效应面优化法(3)资料
星点设计-效应面法的应用
四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立
• 事实上，效应面优化法为一循序渐进的方法，试验者可从 任一水平入手，这时可能离较优区较远，效应面的弯曲度 不大，可用较简单的线性模型模拟，通过线性模型采用最 速下降法 (steepest descent) 向较优区逼近。当进入较优 区后，该处面弯曲度增大，表明线性模型模拟已不再适 合，须用两次以上的非线性数学模型拟合，选取该处因素 水平范围以获得较佳优化效果。
6. 00
以X1为例：代码 -1所对应的物理量X的计算
(1) (1.732) 1.732 (1.732)
X 50.00
90.00 50.00
求解得X=58.45
四、CCD效应面法操作步骤
4.2 效应面设计
CCD表由三部分组成： • (1) 2k或2k×1/2析因设计。 • (2) 极值点。由于二水平的析因设计只能用作线性考察，
二、CCD效应面法基本概念
• 自x2，变…量，与x效n表应示变；量考：察所指考标察称的结因果素或为为自效变应量变，量用x1， (response) ，用y表示。CCD效应面优化法主要考察自 变量对效应变量的作用并对其优化。自变量必须连续 且可由试验者准确控制。
• 效应面与效应面函数：效应与考察因素之间的关系可 用差)函，数则y f=称f (为x1效，应x2，面…函，数x，n)该+ε函表数示所(ε代为表噪的音空即间偶曲然面误 称为效应面。
需再加上第二部分极值点，才适合于非线性拟合。 如果以坐标表示，极值点在坐标轴上的位置称为轴 点(axial point)或星点(star point)，表示为(±λ， 0，…，0)，(0，±λ，…，0)，…， (0，0，…， ±λ)。星点的组数与因素数相同。 • (3) 一定数量的中心点重复试验。
星点设计-效应面优化法(3)资料
OD 0.4825 0.2076 0.4430 0.2655 0.4938 0.4388 0.5193 0.5118 0 0 0.4284 0.4761 0 0.5054 0.4106
OD值的计算 Overall Desirability
总评“归一值”？
步骤：
（1）各效应分别求“归一值”（desirability)
MD 26.63 12.42 78.12 16.91 51.26 12.75 76.15 19.78 99.31 11.40 14.37 28.60 21.55 30.23 24.66
Span P1 t85 1.37 4.53 132.36 1.74 15.57 25.10 0.97 2.09 156.61 2.19 9.61 50.96 1.62 2.72 113.35 1.83 6.54 61.58 1.17 2.44 164.01 1.26 3.27 127.83 0.94 2.12 287.42 1.00 12.01 43.06 1.64 10.58 37.48 1.70 3.35 145.66 2.58 7.45 47.98 2.02 2.94 131.69 1.98 23.17 63.29
0.1134 6.95 61.23 0.1134 3.06 26.96 0.1134 7.64 67.37 0.1134 3.72 32.76 0.2866 20.24 70.61 0.2866 12.81 44.68 0.2866 23.41 81.66 0.2866 14.42 50.30 0.2000 16.90 84.50 0.2000 4.54 22.72 0.2000 9.18 45.89 0.2000 11.36 56.80 0.0500 1.75 34.92 0.3500 23.45 67.01 0.2000 10.89 54.46
星点设计-效应面法在衬衫洗涤参数优化上的应用
程度 的影 响方式 ， 优化 了衬 衫机 械洗涤条件 。结果表明 ， 衬衫洗后平整度 在温度和时 问适 中时最佳 ， 而磨损程 度在温 度降低 或时间缩短 的情况下明显改善 ； 同时证 明， 基 于星点设计理论 的模 型适 合于衣物护 理条件 的优化 ， 并对解决 实 际问题具有很好 的指导 意义 。 关键 词 ： 衬衫 ； 洗涤 ； 星点设计 ； 效应 面法 ；平整度 ； 磨损度 ； 滚筒洗涤
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｄ ｔ ｉ ｍｅ ｉ ｎ ｄ ｒ ｕ ｍ ｗａ ｓ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉｒ ｈ ｔ ｓ’ ｆ ｌ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ
ｗ ｅ ａ ｒ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｉ ｒ ｔ ｓ ’ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｗ ａ ｓ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｐ ｉ ｔ ｍｉ ｚ ｄ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ － ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｓ ｅ ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ（ Ｃ Ｃ Ｄ） ．
Ｓ ＨＡＯ Ｙｉ — ｍａ ｎ ，ＨＵ Ｊ ｕ ａ ｎ ，ＤＩ Ｎ Ｇ Ｘ ｕ ｅ — ｍｅ ｉ ，Ｗ Ｕ Ｘ ｉ ｏ ｎ ｇ － ｙ ｉ Ｉ ｌ ｇ
（ １ ． Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｆ ａ ｓ ｈ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｌ ｏ ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ， Ｄ ｏ ｎ ｇ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ ０ ５ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） （ ２ ． Ｂ Ｓ Ｈ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ（ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ）Ｃ ｏ ． ， Ｌ ｔ ｄ ． ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ４ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） （ ３ ． Ｓ ｈ ｎｇ ａ ｈ ａ ｉ Ｅ ｎ ｔ ｒ ｙ — Ｅ ｘ ｉ ｔ Ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎｄ ａ Ｑ ｕ ａ ｒ ｎｔ ａ ｉ ｎ ｅ Ｂ ｕ ｒ ｅ ａ ｕ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ １ ３ ５ ， Ｃ ｈ ｉ ａ） ｎ
Design-Expert专题讲座-(2013-4-19)
Model选项卡取默认值，再点击方 差分析（ANOVA）
再点击Diagnostics
方差分析（ANOVA）， 方程显著性检验、系数显 著性检验及回归方程。
残差的正态概率分布 图，应在一条直线上
Residuals vs Predicted 图，应分布无规律
Predicted vs Actual 图应 尽可能在一条直线上
以上有不当之处，请大家给与批评指 正，谢谢大家！
40
二项式拟合结果：
Y=-0.817+0.0229X1+ 0.585X2-0.00203X1X2-0.0467X22,R=0.9382
工艺验证
因素
X1/min X2/mL
26
5.7
预测值 /%
1.296
实测值 /%
1.160
偏差/% 10.49
参考文献及著作
1. 邱颖, 朱玲, 孙晓英. 星点设计-效应面优化法与正交设计和均 匀设计的比较及其在药剂研究中的应用 [J]. 海峡药学, 2011, 23(2): 18-19.
各因素实际值转变为编码制
各因素的编码制
按照实验设计进行试验，记录 每组因素组合的实验结果，填 在对应的Response列
点击Analysis下的R1：提取率
1.Tronsform选项卡，取 默认值
2.点击Fit Summary选项卡
Fit Summary选项卡，是 将数据模拟、建模、比 对，最终选择试验最佳 数学模型，再点击Model 选项卡
确定各因素的 取值范围
确定响应值的目标（最大值、 最小值、目标值、范围值）， 本实验选择Maximize
2.点击Solutions 选项卡
1.低值取默认值，高值项 中输入一个尽可能大的 无法达到的值
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用摘要：星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
方法的优势在于省时省力且能够同时考虑多个因素的影响，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
关键词：星点设计效应面法；药学试验设计；试验优化；药物开发引言药物开发是一个漫长而费力的过程，需要多方配合和多个环节的努力。
其中试验设计是重要的一环，能够决定试验的效率和精度，从而影响整个药物开发。
星点设计效应面法是一种常用且有效的试验设计方法，广泛应用于药物开发中。
本文将介绍这一方法的原理、特点及其在药学试验设计中的应用。
一、星点设计效应面法原理星点设计效应面法是一种常用的试验设计方法，其原理是将多因素试验的设计过程分为两个阶段。
在一组固定的实验点上对多个因素进行测试，生成一个初始实验数据；然后，通过对初始数据进行统计分析，寻找最优的实验条件，从而确定下一轮实验点的位置和参数取值。
这样不断迭代下去，直到达到预定的目标或是实验数据不再产生显著差异为止。
最终得到的实验结果能够反映多个因素的相互作用，从而确立药物优化的方向和方法。
二、星点设计效应面法特点1. 考虑多个因素的相互作用星点设计效应面法能够考虑多个因素的相互作用，因而更能反映真实的药物作用情况。
该方法能够将多个因素的作用贡献量对实验点的测量结果进行综合计算，从而排除干扰因素，提高实验结果的信度和准确性。
2. 省时省力相对于全因素实验设计，星点设计效应面法省时省力，能够在保证实验结果准确的前提下，尽可能快地找到最优实验条件，节约研究资源，缩短药物开发周期。
3. 可视性强星点设计效应面法能够将实验结果可视化，通过绘制若干个实验点的散点图或者曲面图，直观地显示多个因素对实验结果的影响，更便于科学家进行理解和解释。
三、星点设计效应面法在药学试验设计中的应用星点设计效应面法是一种灵活性强的试验设计方法，适用于药物毒理学、药代动力学等不同领域的试验设计。
星点设计
静思笃行 持中秉正
3 .确定考察指标
指标测定值（可设多个）
Y1
Y2
Y3
Y4
Y5
OD值 Y6
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静思笃行 持中秉正
（1 ) 各效应分别求“归一值“ Hassan法：
对于越小越好的效应：dmin=(ymax－yi)/(ymax－ymin) 对于越大越好的效应：dmax=(yi－ymin)/(ymax－ymin)
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析因设计
优点：考察全面 缺点：实验次数太多
正交设计
优点：均匀分散、整齐可比 缺点：精度不够、预测性差
均匀设计
优点：均匀分散 缺点：精度不够 预测性差
设计 方法
星点设计
优点：精度高 预测性强
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名称辨析：central composite design （CCD）星点设计！ 主要特点：多因素五水平，由二水平的 析因设计加上中心点和星点组成。 五水平：，1，0
星点设计——效应面法的应用
作者：王洋
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静思笃行 持中秉正
汇报概要
• 1 星点设计-效应面法的简介
• 2 星点设计-效应面法应用流程
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静思笃行 持中秉正
效应面优化法 (Response Surface Methodology, RSM)是集 数学和统计学方法于一 体的实验设计，首先通 过描绘效应对考察因素 的效应面，然后从效应 面上选择较佳的效应区， 从而最终回推出自变量 取值范围，即最佳实验 条件的优化法。
0
0
…
…
0
(3) 中心点部分( 0 )
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用
星点设计效应面法在药学试验设计中的应用从目前情况分析，药学制剂工艺中需要考虑到多种影响因素，而在处方筛选过程中同样不能忽略，通过对比结果实施优化，如果因素水平相对较多的情况下，必须要考虑到试验成本，同时衡量试验周期。
现阶段应用较多的是星点设计效应面优化方法，进行试验设计，本文将对此展开具体的阐述，主要论述这种方法在药学试验中的应用效果。
星点设计效应面法通过实际验证效果极为显著，特别是在药学试验中发挥了非常关键的作用，而之所以这种方法在药学实验中得以广泛推广，主要是因为其自身具有的优势性，比如试验次数少、精准度高、应用方便等等。
本文中简要概述了星点设计原理，介绍试验设计过程中的优势与弊端，重点探究这种方法于药学试验设计中的应用。
一、基本原理分析简单而言，所谓效应面优法，是借助拟合效应变量，考虑因素变量效应面，也就是借助数形模型来模拟函数，继而描绘效应面，从中筛选最优效应率，获得最佳试验条件。
从某种意义上来说，模拟近似程度，直接影响到效应面近似度，同时还关系到优选条件精准度。
所以，针对效应面优化过程来说，需要考虑以下因素：第一，选择试验次数少，建立可靠线性模拟设计，同时构建非线性模型试验设计；第二，构建效应及因素相应关系式，然后借助相关统计学，从而检验模型拟合度；第三，利用效应面优，筛选最佳工艺条件。
而针对效应和因素来说，两者关系很有可能是线性，同时也可以是非线性的，主要体现在效应面上，线性主要是平面，而非线性是曲面。
根据模型具体情况，可以应用解方程的形式，从而获得极值，或是限定效应范围，最终确定最佳工艺条件，最为直接的方法就是描绘效应面。
二、基本概念阐述在药学制剂工艺中，还有处方筛选中，通常需要从整体角度进行考虑，不同因素对于结果是否存在影响力，然后优化结果。
一旦因素水平数很多，不仅需要考虑到试验成本，更应该考虑到试验周期，最好选取试验次数较少的方法。
从国内发展现状分析，应用较多的是均匀设计法，还有非常成熟的正交试验，针对上述两种试验方法来说，在处理过程中获取最佳点，对于一般试验可以获得良好的效果，然而却存在精度不够的现状，试验值仅仅是最佳取值，无法精确。
《2024年星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》范文
《星点设计-效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺》篇一星点设计：效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺一、引言随着现代制药工艺的进步，药物制剂的研发和制备技术日新月异。
其中，口崩片作为一种新型药物制剂，因其服用方便、快速起效等特点受到了广泛的关注。
本文旨在通过星点设计和效应面法优化盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备工艺，以期提高药物的稳定性和生物利用度，为临床治疗提供更为有效和安全的药物制剂。
二、盐酸多奈哌齐及其口崩片的特点盐酸多奈哌齐是一种常用的治疗阿尔茨海默病的药物，具有改善患者认知功能的作用。
然而，传统片剂存在服用不便、起效慢等缺点。
因此，口崩片的研发成为了药物制剂研究的重要方向。
口崩片具有快速溶解、迅速起效的特点，能够提高患者的治疗依从性。
三、制备工艺的优化方法1. 星点设计星点设计是一种基于统计学原理的试验设计方法，通过设计多因素、多水平的试验方案，以较小的试验次数获得较多的信息。
在盐酸多奈哌齐冻干型口崩片的制备过程中，我们采用星点设计法，对影响口崩片质量的多个因素进行优化，包括原料配比、制备工艺、冻干条件等。
2. 效应面法效应面法是一种通过绘制效应面图来直观反映各因素对产品质量影响的方法。
在优化过程中，我们结合星点设计的结果，运用效应面法进一步分析各因素对产品质量的影响程度，以确定最佳制备工艺参数。
四、制备工艺的优化实施1. 原料配比优化我们通过星点设计法，对原料的配比进行优化，包括药物活性成分、辅料等。
通过试验数据的分析，得出最佳原料配比方案。
2. 制备工艺优化在原料配比优化的基础上，我们进一步对制备工艺进行优化，包括混合、造粒、干燥、冻干等步骤。
通过效应面法分析各步骤对产品质量的影响程度，确定最佳制备工艺参数。
3. 冻干条件优化冻干是口崩片制备过程中的关键步骤，我们通过星点设计法和效应面法对冻干条件进行优化，包括冷冻速度、干燥温度、真空度等参数的调整，以提高口崩片的稳定性和生物利用度。
(参考课件)星点设计效应面法
四、CCD效应面法操作步骤
4.1 考察因素水平范围的确立
• 事实上，效应面优化法为一循序渐进的方法，试验者可从 任一水平入手，这时可能离较优区较远，效应面的弯曲度 不大，可用较简单的线性模型模拟，通过线性模型采用最 速下降法 (steepest descent) 向较优区逼近。当进入较优 区后，该处面弯曲度增大，表明线性模型模拟已不再适 合，须用两次以上的非线性数学模型拟合，选取该处因素 水平范围以获得较佳优化效果。
5
二、CCD效应面法基本概念
• 自x2，变…量，与x效n表应示变；量考：察所指考标察称的结因果素或为为自效变应量变，量用x1， (response) ，用y表示。CCD效应面优化法主要考察自 变量对效应变量的作用并对其优化。自变量必须连续 且可由试验者准确控制。
• 效应面与效应面函数：效应与考察因素之间的关系可 用函数y =f (x1，x2，…，xn) +ε表示 (ε为噪音即偶然误 差) ，则f称为效应面函数，该函数所代表的空间曲面 称为效应面。
• 模拟效应面与模拟效应面函数：在实际操作中，常用 近' 称似为函模数拟y效= f应' (面x1函，数x2，，…该，函x数n)所+ε代估表计的真空实间函曲数面f，为则模f 拟效应面，也是优化法实际操作效应面。
6
二、CCD效应面法基本概念
• 效应面可用三维效应面图(或称因变量面图)或者二维等高 线图表示。从效应面上可以直观地找到自变量取不同值时 的效应值，反过来在效应面上选取一定效应值亦可以找出 相对应的自变量取值，即在效应面上选定较佳效应值范围 后可对应求出较佳试验条件。
前两种较少使用，星点设计是效应曲面中最常用的 二阶设计，是由二水平析因设计加轴点及中心点组成， 是多因素五水平的试验设计。集数学和统计学方法于一 体。是一种新型的试验设计方法，它具有试验次数少， 试验精度高等特点，其在药学领域的应用已比较成熟。
星点设计—效应面法优化肝素钠肌醇烟酸酯乳膏处方配比
星点设计—效应面法优化肝素钠肌醇烟酸酯乳膏处方配比目的通过星点设计-效面优化法，考察肝素钠肌醇烟酸酯乳膏中主药最佳配比。
方法选用预防冻伤小鼠足肿胀实验和预防冻伤大鼠局部激光多普勒血流灌注量实验作为药效筛选模型，以肝素钠、肌醇烟酸酯和促透剂氮酮为考察因素，以足肿胀抑制率和血流灌注量为药效评价指标，采用星点设计（Design-Expert 7.0软件）对肝素钠、肌醇烟酸酯和促透剂氮酮进行多因素多水平配伍实验设计，对实验结果进行数学模型预测，根据二项式拟合方程绘制出的因素对指标影响趋势的二维等高线和三维效应面图，选择最佳配伍比例组合。
结果星点设计-效应面法结果表明，肝素钠、肌醇烟酸酯和氮酮均有一定的协同作用，试验优选处方药物的配比为：肝素钠8000 U、肌醇烟酸酯200 mg和氮酮600 mg。
结论此方法简便易行，预测性良好，提高了试验精度，为提高组合药物的临床有效性提供科学方法和实验依据。
[Abstract] Objective To optimize formulation of Heparin and Inositol Nicotinate Cream by central composite design-response surface method. Methods The model of paw edema of mice and the blood flow of rats measured by laser Doppler flowmetry （LDF）were chosen as the pharmacodynamic screening index. With the amount of Heparin，Inositol Nicotinate and penetration enhancers azone were as independent variables，the swelling inhibition rate and the blood perfusion were as the comprehensive pharmacodynamic index. Design-Expert 7.0 software was used for the experimental value，and response surface methodology was used to optimize the Heparin，Inositol Nicotinate and azone using central composite design-response surface method. The prediction was carried out through comparing the observed and predicted with the two-dimension overlaying contour and the three-dimension response surfaces. Results Heparin，Inositol Nicotinate and Azone were proved to have synergistic effectsby central composite design-response surface method. Optimal formulaiton was as following：Heparin 8000 U，Inositol Nicotinate 200 mg and Azone 600 mg. Conclusion Central composite design-response surface methodology is convenient and highly predictive in optimizing formulation of Heparin and Inositol Nicotinate Cream，which can be offered in the scientific methods and experimentation.[Key words] Heparin and Inositol Nicotinate Cream；Optimization；Central composite design-response surface method近年来，大量研究表明肝素钠和肌醇烟酸酯能通过不同机制缓解血管痉挛，改善末端血管微循环，具有提高机体对冷刺激耐受的新活性[1-5]。
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＋1.682
0.1000 0.1000 0.3500
x1
+1－(－1.682) －0.010
+1.682－(－1.682) 0.100－0.010
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0.0290 0.0606
2 ＋1 －1
－1 0.0810 0.0606
3 －1 ＋ 1
－1 0.0290 0.0894
9
20
23
4 16 8 2.000 7
12
31
36
5 32 10 2.378 10
17
52
59
5(1/2) 16 10
2.000 6
10
32
36
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
x1
－ －1 0
+1 +
＝（F）1 +1 + 1 +1 – 1 –1 + 1 –1 –1
+ 0 – 0 0 + 0 –
00
析因设计部分F＝4
星点部分次数＝2k 中心点次数＝5
k
F
星点数
中心点数 （均一精密）
中心点数 （正交） 实验总次数 （均一精密） 实验总次数 （正交）
2 4 4 1.414 5
8
13
16
3 8 6 1.682 6
药学实验设计优化法(3)
星点设计-效应面优化法
参考书目及文献：
1 星点设计－效应面优化法及其在药学中的应用 2 1中的参考文献
3 Design and Analysis of Experiments (DC Montgomery Ed.)
4 中心多点等距设计法优化醋酸地塞米松聚丙交酯微球的 制备工艺. 药学学报,1999,34(5):387~391
MD 26.63 12.42 78.12 16.91 51.26 12.75 76.15 19.78 99.31 11.40 14.37 28.60 21.55 30.23 24.66
Span P1 t85 1.37 4.53 132.36 1.74 15.57 25.10 0.97 2.09 156.61 2.19 9.61 50.96 1.62 2.72 113.35 1.83 6.54 61.58 1.17 2.44 164.01 1.26 3.27 127.83 0.94 2.12 287.42 1.00 12.01 43.06 1.64 10.58 37.48 1.70 3.35 145.66 2.58 7.45 47.98 2.02 2.94 131.69 1.98 23.17 63.29
析因设计部分实验次数 因素数
k=2, =1.414 k=3, =1.682 k=4, =2.000
x1
x2
1 +1 + 1
2 +1 +1
3 +1 – 1
4 +1 – 1
5 –1 +1
6 – 1 +1
7 –1 –1
8 –1 –1
9 +1.682 0
10 – 1.682 0
11 0 +1.682
12 0 –1.682
+1 +
+1 +1.414 +1 +1.682
例. 三因素CCD设计 －1.682 －1 0 ＋1
x1 0.0100 0.0290 0.0550 0.0810 x2 0.0500 0.0606 0.0750 0.0894 x3 0.0500 0.1134 0.2000 0.2866 中心值＝(0.100－0.010)/2+0.010
13 0
0
14 0
0
15 0
0
~20
x3
+1 –1 +1 –1 +1 –1 +1 –1
0 0 0 0 +1.682 –1.682 0
x2 x1
k=2 x2
x3
x1 k=3
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
等距设计equiradical design
4 +1 ＋1
－1 0.0810 0.0894
5 －1 － 1
＋1 0.0290 0.0606
6 ＋1 －1
＋1 0.0810 0.0606
7 －1 ＋1
＋1 0.0290 0.0894
8 ＋1 ＋ 1
＋1 0.0810 0.0894
9 －1.732 0
0 0.0100 0.0750
10 ＋ 1.732 0
0 0.1000 0.0750
11 0 － 1.732 0 0.0550 0.0500
12 0 ＋ 1.732 0 0.0550 0.1000
13 0
0 － 1.732 0.0550 0.0750
14 0
0
＋ 1.732 0.0550 0.0750
15 0
0
0 0.0550 0.0750
~20
x3 Loading L E
名称辨析：central composite design （CCD）
球面设计？中心复合设计？中心组合设 计？效应面设计？星点设计！ 主要特点：多因素五水平，由二水平的 析因设计加上中心点和星点组成。
五水平：，1，0
星点/轴点
x2 x1
k=2
x2
x3
x1
k=3
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
5 实验设计中多指标的优化：星点设计和总评“归一值” 的应用. 中国药学杂志,2000,35(8):530~533
星点设计
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
星点设计
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
0.1134 6.95 61.23 0.1134 3.06 26.96 0.1134 7.64 67.37 0.1134 3.72 32.76 0.2866 20.24 70.61 0.2866 12.81 44.68 0.2866 23.41 81.66 0.2866 14.42 50.30 0.2000 16.90 84.50 0.2000 4.54 22.72 0.2000 9.18 45.89 0.2000 11.36 56.80 0.0500 1.75 34.92 0.3500 23.45 67.01 0.2000 10.89 54.46
因素数
(1) 析因设计部分：2k或2k×1/2（＋1，－1）
(2) 星点部分：star point, axial point 为各因素的 极值水平
x1
－ －1 0
+1 +
(,0,…,0) x1 x2 … xk
0 … 0 (0, , …,0)
0 … 0 (0,0,…, )
(3) 中心点
0 0 …
x2
x1 k=2
=1.414
( 2 )
k=3?
=1.682, equiradical? =1.732( 3 )
x2 x1
k=2
x2 x1
k=2
Box-Behnken
面中心立方设计
概述 CCD设计表的组成 代码值的计算 特殊的CCD设计 代码值与实际操作物理量的对应关系
－ －1 0
k=2 －1.414 －1 0 k=3 －1.682 －1 0