试验设计的作用与常用方法
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行，试验次数较少，适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ，单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化，其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时， 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化，探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如，研究温度对某化学反应速率的 影响，通过调整单一的温度变量，观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响，探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如，研究温度和压力对气体体积的影响，同时调整温度和压力两个因素，观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果，为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段，通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中，优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性，预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能，支持多种回 归模型和优化算法，可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具，使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
临床试验设计及结果解读的方法与技巧
临床试验设计及结果解读的方法与技巧临床试验是评估治疗措施有效性和安全性的重要手段之一，其设计合理与否直接关系到结果的可信性以及后续决策的科学性。
本文将介绍临床试验设计的常用方法和结果解读的技巧，帮助读者更好地理解和应用临床试验研究。
一、临床试验设计的常用方法1. 随机对照试验设计（Randomized Controlled Trial, RCT）随机对照试验是目前临床研究中最常用的设计方法之一。
其基本原则是将参与者随机分为治疗组和对照组，治疗组接受新治疗措施，对照组接受常规治疗或安慰剂。
通过比较两组的结果来评估新治疗的有效性和安全性。
2. 空白对照试验设计（Placebo-controlled Trial）空白对照试验是一种特殊的随机对照试验，对照组接受安慰剂而非常规治疗。
这种设计可以排除心理因素、自然病程等干扰因素，更准确地评估新治疗的效果。
3. 平行设计和交叉设计平行设计是将参与者分为不同组，每组只接受一种治疗，然后比较结果。
而交叉设计则是让同一组参与者先接受一种治疗，一段时间后再接受另一种治疗，然后比较两种治疗的效果。
交叉设计可以减少个体差异的影响。
4. 盲法和双盲法盲法是指使试验参与者或评估结果的人员不知道受试者接受了哪种治疗，以减少主观偏差的影响。
单盲法是指试验参与者不知道自己接受了哪种治疗，双盲法是指试验参与者和结果评估人员都不知道受试者接受了哪种治疗。
二、结果解读的技巧1. 结果统计学意义的判断在临床试验中，需要针对主要研究指标进行统计分析，并判断其结果的统计学意义。
通常采用显著性水平（Significance Level）来判断，常见的水平是0.05或0.01，若p值小于显著性水平，可认为结果有统计学意义。
2. 效应值（Effect Size）的计算效应值是指治疗措施对结果的影响大小，通常通过计算治疗组和对照组之间的差异来评估。
常见的效应值计算方法包括相对风险（Relative Risk）、绝对风险差（Absolute Risk Difference）、标准化均数差（Standardized Mean Difference）等。
临床试验的设计与执行
临床试验的设计与执行在医药领域中，临床试验被广泛应用于评估和验证新药物、治疗方法以及医疗器械的安全性和有效性。
一个良好的临床试验设计和执行是确保试验结果的准确性和可靠性的关键。
本文将介绍一些关于临床试验设计与执行的方法和具体技巧。
1.试验设计试验设计是临床试验中的重要环节，合理的设计可以最大程度地提高试验的科学性和可靠性。
1.1 研究问题和目标明确在开始设计临床试验之前，研究人员需要明确试验的目标和研究问题，这有助于确定试验的主要指标和终点，以及样本量的确定。
1.2 选择适当的试验设计根据研究问题和研究对象的特点，选择合适的试验设计。
常见的试验设计包括随机对照试验、交叉试验、单盲试验和双盲试验等。
1.3 确定样本量样本量的确定对于试验结果的可靠性至关重要。
通过进行统计学计算，根据试验的目标和主要指标，确定合理的样本量，以确保试验结果的统计学意义。
2.试验执行试验执行是临床试验中的实际操作过程，具体的执行过程需要严格遵循试验设计方案，确保试验的科学性和数据的准确性。
2.1 选择合适的受试者根据试验设计和入选标准，选择符合要求的受试者参与试验。
受试者的选择要充分考虑其人口学特征、疾病状况等因素，以确保试验结果的代表性和一般化。
2.2 充分的试验前准备工作在试验正式开始之前，进行充分的试验前准备工作，包括试验药物或治疗方法的准备、试验流程的制定和培训，并进行预试验以验证试验流程的可行性。
2.3 遵循严格的试验操作规范在试验执行过程中，严格遵循试验操作规范，确保操作的一致性和可比性。
严格按照试验方案和流程进行操作，记录相关数据和观察指标。
2.4 数据收集和管理试验期间，及时准确地收集试验数据，并进行有效的数据管理。
在数据采集前，对数据采集表格进行清晰的定义和培训，以减少数据采集中的误差和漏报。
2.5 质量控制和质量保证试验执行过程中，需要进行质量控制和质量保证工作，包括定期监察和审核试验过程、数据清洗和核查。
试验设计方法
试验设计方法试验设计是科学研究中非常重要的一环，它能够帮助研究者准确地获取数据，从而得出科学结论。
试验设计方法是指在进行科学实验时，为了获得准确、可靠的数据，所采用的一系列科学方法和步骤。
本文将从试验设计的概念、分类、步骤和常用方法等方面进行详细介绍。
首先，试验设计的概念是指在科学研究中，为了验证某种假设或者解决某个问题，而进行的一系列有计划、有组织、有系统的实验活动。
试验设计的目的是为了获取可靠的数据，从而进行科学分析和推断。
试验设计方法是指在进行试验设计时所采用的一系列科学方法和步骤，以确保实验结果的准确性和可靠性。
其次，试验设计方法可以根据实验的目的和性质进行分类。
常见的试验设计方法包括，控制实验设计、随机实验设计、重复实验设计、因素实验设计等。
控制实验设计是指在实验过程中，通过对比实验组和对照组的数据，来验证实验结果的可靠性。
随机实验设计是指在实验中，通过随机分配实验对象，来消除外部因素对实验结果的影响。
重复实验设计是指在实验中，对同一实验进行多次重复，以确保实验结果的可靠性。
因素实验设计是指在实验中，对多个因素进行组合，来研究它们对实验结果的影响。
接下来，试验设计方法的步骤包括，确定实验目的、选择实验对象、确定实验因素、设计实验方案、进行实验操作、收集实验数据、分析实验结果、得出结论等。
在进行试验设计时，研究者需要根据实验的目的和性质，选择合适的试验设计方法，并按照科学的步骤进行实施。
最后，常用的试验设计方法包括，完全随机设计、区组设计、因子设计等。
完全随机设计是指在实验中，通过随机分配实验对象，来消除实验结果的偶然误差。
区组设计是指在实验中，将实验对象按照某种规律分成若干组，以消除外部因素对实验结果的影响。
因子设计是指在实验中，对多个因素进行组合，来研究它们对实验结果的影响。
综上所述，试验设计方法是科学研究中非常重要的一环，它能够帮助研究者准确地获取数据，从而得出科学结论。
在进行试验设计时，研究者需要选择合适的试验设计方法，并按照科学的步骤进行实施，以确保实验结果的准确性和可靠性。
试验设计与实验方法在课题研究中的应用
试验设计与实验方法在课题研究中的应用引言试验设计与实验方法是科学研究中的重要方法之一，它们在课题研究中的应用可以帮助研究者准确、有效地获取数据，从而得出可靠的结论。
本文将介绍试验设计与实验方法在课题研究中的应用，并探讨其优势和局限性。
试验设计试验设计是指在科学研究中明确研究目标和设计实验方案的过程。
良好的试验设计能够确保实验结果的可靠性和有效性。
在课题研究中，试验设计的目标是建立清晰的实验假设，确定实验因素，并控制其他干扰因素。
试验设计的常见类型包括随机化设计、区组设计、因子设计等。
随机化设计以随机分配实验对象到不同组别的方式来减少偏差，确保实验结果的可靠性。
区组设计通过将实验区分成若干均匀的区组，使得实验结果的差异主要来自于实验因素而不是区组间的变异。
因子设计则通过探究多个实验因素对实验结果的影响，并分析它们之间的交互作用。
实验方法实验方法是指在试验设计的指导下进行实验操作的方法。
实验方法的选取应根据研究目的和试验设计来确定。
常见的实验方法包括观察法、问卷调查法、实验室实验法等。
观察法是通过观察和记录现象、事件或行为来获取数据的方法。
在课题研究中，观察法可以用于收集定量数据或定性数据，以便分析研究对象的特征、变化和相互关系。
问卷调查法是通过设计问卷并向被试者发放，以获取他们的意见、态度或行为信息的方法。
问卷调查法在课题研究中可以用于收集大量的数据，对于涉及大规模样本的研究非常有用。
实验室实验法是指在实验室环境下对实验对象进行控制和干预，以获取实验数据的方法。
它可以排除其他干扰因素的影响，使实验结果更加准确可靠。
试验设计与实验方法在课题研究中的应用试验设计与实验方法在课题研究中具有广泛的应用。
它们可以帮助研究者明确研究目标，选择适当的实验设计，并进行有效的数据收集和分析。
以下是试验设计与实验方法在课题研究中的几个应用实例。
应用实例一：药物治疗效果研究研究目标：探究新药物对某种疾病的治疗效果。
试验设计：随机化对照实验设计。
《试验统计方法 》 第四章 常用的试验设计方案
2）平衡不完全区组的条件： r·t＝b·k r·(k-1) ＝λ·（t-1） b≥t r≥k
注：t：处理数 r：重复数 b：区组数 k：每 个区组的小区数 λ：每对处理在同一区组 中的相遇次数
3）设计方案：（P304）
2、设计方案
1）根据处理数查标准的拉丁方表（P25页）， 也可以人工排标准的拉丁方表。
常用拉丁方理论方案
2）在标准表的基础上按随机的方法进行行间随 机化 3）、在行间调整的基础上， 随机的方法进行列 间随机化得到应用的拉丁方表。
标准表
应用方案
(1) A B C D E
BCDEA
CABED
(2) B C D E A (3) C D E A B (4) D E A B C (5) E A B C D
2. 设计方案
2 3 3 1 61 5 3 6 2 1 2 52 13 21 42 11 41 43 32 51 22 63 33
6个处理3次重复的完全随机设计试验方案
3. 完全随机设计的优缺点
优点：
满足试验设计的3个基本原则；设计方法简 单；可以进行统计分析，且统计分析简单 。
缺点：
要求试验地能满足安排全部试验小区，且规 则的地块；
Ⅱ P- K- K- N- P- N- P- N- K- P - K- N-
214143323 124
Ⅲ N- K- P- K- P- K- N- P- N- K- P- N-
422311241433
2、优缺点：
优点：同随机区组，并且获得的信息量较 单因素随机区组多
缺点：同随机区组，但分析较单因素随机 区组复杂。
科学研究的实验设计
科学研究的实验设计科学研究是指科学家通过实验、观察、推理等方法，探究自然界、社会现象、人类心智等问题的活动。
在进行科学研究时，一个重要的环节就是实验设计。
好的实验设计能够确保研究的严谨性，有效性和可靠性。
本文将探讨科学研究中实验设计的重要性以及一些常用的实验设计方法。
一、实验设计的重要性实验设计是科学研究中非常重要的环节，其重要性体现在以下几个方面：1. 确保实验结果的可重复性：通过良好设计的实验，研究者能够准确地控制实验条件，确保实验结果的可重复性。
这对于其他研究者验证研究结论是至关重要的。
2. 排除干扰因素：好的实验设计能够有效地排除干扰因素，确保实验结果的准确性。
只有在排除了其他可能导致结果偏差的因素后，实验结果才能被认为是有效的。
3. 有效验证假设：实验设计能够有效地验证科学假设。
通过合理设计实验，研究者能够得出对假设的判断，进一步推动科学研究的发展。
二、常用的实验设计方法在科学研究中，有很多种实验设计方法可供研究者选择。
下面将介绍几种常见的实验设计方法：1. 随机对照实验设计：随机对照实验设计是科学研究中最常用的实验设计方法之一。
在这种实验设计中，研究对象被随机分配到实验组和对照组，以便比较实验结果的差异。
2. 交叉实验设计：交叉实验设计是一种实验对象自身作为自身对照的实验设计方法。
研究对象在不同条件下多次实验，以确定不同条件对结果的影响程度。
3. 因子设计：因子设计是在实验中考虑多种因素对结果的影响。
通过对多个因子同时进行实验，可以确定各个因子对结果的影响及各因子之间的互动关系。
4. 随机区组设计：随机区组设计是一种对实验对象进行分组的实验设计方法。
通过将实验对象分成几个不同的区组，便于控制实验条件和减小实验误差。
以上是一些关于科学研究实验设计的相关内容。
好的实验设计能够确保研究结果的可靠性，促进科学研究的发展。
希望本文能够为进行科学研究的研究者提供一些参考。
试验设计的概念及其作用
试验设计的概念及其作用试验设计是研究者在进行科学实验时所采用的一种组织和安排实验条件、操作步骤及数据收集的方法。
试验设计的主要目的是最大程度地减少误差来源，确保研究结果的可靠性和有效性。
试验设计的作用主要体现在以下几个方面：1. 控制变量：试验设计允许研究者能够识别和控制对实验结果有可能产生干扰的各种变量。
通过保持除被试变量外的其他条件恒定，研究者可以确定实验中引起变化的真正原因，从而减少假阳性或假阴性结果的可能性。
2. 随机分配：试验设计需要随机分配参与者到不同的实验组或对照组，从而避免了选择偏倚和混杂变量对最终结果的影响。
随机分组可以最大程度地保证实验组和对照组之间的相似性，从而提高实验的内部有效性。
3. 定量测量：试验设计要求使用可量化的测量指标来评估实验结果，以便可以进行统计分析和比较不同组别之间的差异。
这种定量测量的方式可以提高研究的准确性和可重复性，对于验证研究假设和得出结论至关重要。
4. 控制偏差：试验设计可以帮助研究者控制各种偏差，例如时间顺序效应、实验者效应、测量误差等。
通过采用适当的设计方法和对照组设置，研究者可以降低这些偏差对最终结果的影响，从而提高实验的外部有效性和推广性。
总之，试验设计是科学实验中必不可少的环节，它可以帮助研究者提高研究结果的可靠性和有效性，确保实验的内部和外部有效性，并减少各种可能干扰因素对研究结论的影响。
通过合理设计和严密实施试验设计，研究者能够更加准确地得出结论，推动科学研究的进展。
试验设计是实验研究中至关重要的一环，它描述了实验的组织和安排方式，确保所得结果的准确性、可靠性和有效性。
在试验设计中，研究者需要制定明确的假设、确定所需样本量、选择适当的实验设计类型，并决定实验组的组成和对照组的设置。
试验设计的作用主要体现在以下几个方面：1. 有效进行因果推断：试验设计是唯一可以用来推断因果关系的研究设计。
通过对实验组和对照组之间的比较，可以确定研究变量对结果的影响。
试验设计在统计学中的重要性与应用
试验设计在统计学中的重要性与应用试验设计是统计学中的重要方法之一，它在统计学研究中的应用广泛且重要。
通过设计高质量的实验，科学家和研究人员可以收集到有效、准确的数据，从而进行可靠的统计推断和结论。
本文将探讨试验设计在统计学中的重要性，并介绍一些常用的试验设计方法和其应用。
一、试验设计的重要性试验设计在统计学中具有重要的意义，主要体现在以下几个方面。
（1）有效控制误差：试验设计可以帮助研究人员有效地控制误差来源，从而获得可靠的结果。
通过严谨的设计，可以减小实验误差的影响，提高结果的可靠性和精确性。
（2）确定因果关系：试验设计可以帮助研究人员确定因果关系，即确定因变量和自变量之间的关系。
通过设计不同的实验组和对照组，可以排除其他因素的干扰，从而确定变量之间的关系。
（3）提高效率：试验设计可以帮助研究人员提高研究效率。
通过合理的样本选择和实验设计，可以在相对短的时间内获得更多的信息和结论，从而提高研究的效率。
二、常用的试验设计方法及应用1. 随机化对照实验设计随机化对照实验设计是常用的试验设计方法之一。
它通过随机分配实验对象到实验组和对照组，从而减小个体差异对结果的干扰。
随机化对照实验设计常用于药物临床试验、农业实验等领域。
2. 因子设计因子设计是一种多因素实验设计方法，它可以同时考虑多个因素对结果的影响。
通过设计不同的因子水平组合，可以研究不同因素及其交互作用对结果的影响。
因子设计常用于工程实验、生产工艺优化等领域。
3. 方差分析方差分析是一种用于比较各组间差异的统计方法，它可以用于判断不同因素对实验结果的影响是否具有统计学意义。
方差分析广泛应用于医学研究、社会科学和工程领域等。
4. 配对设计配对设计是一种控制伴随因素影响的试验设计方法。
通过将实验对象按照某种特征进行配对，从而减小个体差异对结果的干扰。
配对设计常用于医学研究、心理学实验等领域。
5. 阶段设计阶段设计是一种通过分阶段进行试验的设计方法。
实验方法与试验设计
实验方法与试验设计实验方法是科学研究中用于验证科学假设或解答科学问题的一种重要方法。
它通常通过对所研究物体或现象进行操纵和观测，以收集数据并进行统计分析来得出结论。
实验方法的主要目标是提供可靠、可重复的结果，以验证或推翻研究者的研究假设。
在进行实验之前，研究者需要明确研究目的和问题，并制定假设。
假设是对研究对象的特征、行为或关系的可能解释。
研究的目的是为了测试这些假设，并通过实验证据来验证或推翻它们。
选择实验方法需要考虑以下几个步骤：1.确定研究对象：确定要研究的对象，即要控制和操作的变量。
这些对象可以是人、动物、细胞、物体等。
2.设计实验组和对照组：实验组是接受研究操作或处理的对象，对照组是在研究中不接受处理的对象。
通过将实验组与对照组进行比较，可以得出研究操作对实验结果的影响。
3.确定处理或操作：确定对实验组施加的处理或操作。
这可能包括给予特定药物、改变环境条件、操作或暴露于特定刺激等。
4.收集数据：设计合适的实验方法和操作，以收集所需的数据。
数据收集可以通过观察、测量、问卷调查等方法进行。
5.数据分析：对收集到的数据进行统计分析，以求得可靠且有意义的结果。
这可以通过使用统计学方法、计算机软件或其他分析工具来完成。
6.结果的解释和推论：根据实验结果，解释和推断研究假设对实验结果的影响。
这通常包括对结果的解释和可能的误差或偏差进行讨论。
试验设计是实验研究中的一个重要环节，它涉及将研究目标和研究问题转化为具体的实验方案和步骤。
试验设计的目标是最大限度地控制误差和偏差，以确保实验结果的可靠性和有效性。
常见的试验设计方法包括随机化对照试验、因子实验设计、追踪研究设计等。
随机化对照试验是一种最常用的试验设计方法。
它通过将被试随机分配到实验组和对照组来减少可能的偏差。
在这种设计中，实验组接受研究操作或处理，而对照组不接受处理，以确定研究操作对实验结果的影响。
因子实验设计是一种试验设计方法，用于研究不同变量或因素对实验结果的影响。
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分
结论：时间在40分到60分最理想
附着度-时间
2000.6.1
在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定，并将温 度及时间予二元二次法作实验。
时间 温度 130℃ 140℃
40分
A C
将产品分为4组：
A组： B组： C组： D组：
Байду номын сангаас
50分
B D
130℃ × 40分 在四组不同的样品 130℃ × 50分 中，经试验后何者
试验设计 Experimental Design
奚教授
机械工程学院 工业工程系
试验设计
试验设计：本章主要内容
1、了解试验设计的概念及其作用 2、掌握单因素试验设计常用的几种方法 3、了解正交试验法的概念和基本方法；
本章主要要求
Any experiment that has the flexibility to make desired changes in the input variable of a process to observe the output response is known as experiment design.
1 － W = W2
1-W
W
X2
X1
a
b
×★×
0.382
0.618
0.618法
2000.6.1
X2
X1
a
b
×★×
0.382
0.618 X1 = a + 0.618(b-a) X2 = a + b – X1
第一点 = 小 + 0.618( 大- 小)
第二点 = 小 + 大 – 第一点（前一点）
第一点是经过试验后留下的好点；
0.618法
2000.6.1
铸铝件最佳浇铸温度的优选试验。某厂铸铝件壳体废品率 高达55%，经分析认为铝水温度对此影响很大，现用0.618 法优选。优选范围在690 ℃ ~ 740 ℃ 之间。
第一点 = 690 + 0.618(740- 690) = 721 第二点 = 690 + 740 – 721 = 709
试验因素： 1、烘烤温度； 2、烘烤时间；
试验设计（例）
100 附着度 80
60
40
20
温度
0
℃
60 70 80 90 100 110 120 130 140 150
结论：温度在130度及140度最理想
附着度-温度
2000.6.1
附着度
100
80
60
40
20
0
时间
10 20 30 40 50 60 70 80 90
4、在合成配方、操作条件等方面应用
优选法
2000.6.1
0.618是单因素试验设计方法，又叫黄金分割法。这种方 法是在试验范围内（a, b）内，首先安排两个试验点，再 根据两点试验结果，留下好点，去掉不好点所在的一段 范围，再在余下的范围内寻找好点，去掉不好的点，如 此继续地作下去，直到找到最优点为止。
2000.6.1
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在19世 纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。
试验设计的由来
一个烤漆工厂，针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度各使 用一元多次实验法进行实验，以了解哪一种条件下密着性 （附着度）最好。
先决条件： 1、底材要一样； 2、油漆要一样； 3、溶剂要一样； 4、粘度要一样；
定义
在质量管理中所遇到的，不论是设计新产品，还是改革 旧工艺、提高产品质量、减低成本，大都需要做试验。
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试 验，也未必能达到预期的目的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。
试验设计的效果
为最佳的作业条件， 140℃ × 40分 即可制订为作业标 140℃ × 50分 准的条件。
试验设计（例）
概念： 优选法是以较少的试验次数，迅速地找到生产 和科学实验的最优方案的方法。
适用范围：
1、怎样选取合适的配方，合适的制作过程，使产品质量最好。 2、怎样在质量标准下，使产品成本最低，生产过程最快？ 3、已有仪器怎样调试，使其性能最好？
2
对分法的作法
2000.6.1
某毛纺厂为解决色染不匀问题，优选起染温度，采用对分 法。具体如下。原工艺中的起染温度为40℃，升温后的最 高温度达100 ℃，故试验范围先确定在40℃~ 100℃。
对分法（例）
2000.6.1
均分法是单因素试验设计方法。它是在试验范围（a, b） 内，根据精度要求和实际情况，均匀地排开试验点，在 每一个试验点上进行试验，并相互比较，以求的最优点 的 方法。
The primary goals of a design experiment are to : Determine the variable(s) and their magnitude that influences the response. determine the levels for these variables. determine how to manipulate these variables to control the response.
0.618法（例）
2000.6.1
690
709
721
740
×
×
第一点合格率低
第三点 = 690 + 721 – 709 = 702
690
702 709
721
××
690 697 702 709
××
第二点合格率低 第四点 = 690 + 709 – 702 = 697
690
695 697
××
702
第三点合格率低 第五点 = 690 + 702 - 697 = 695
使用条件： 每做一次试验，根据结果可以决定下次试验 的方向。
对分法
2000.6.1
每次选取因素所在试验范围（a, b）的中点处C做试验。
计算公式： C = ——（—a—+—b —) 2
d
a
c ×
★
×
b
每试验一次，试验范围缩
小一半，重复做下去，直
d = ——（—c—+—b—)
到找出满意的试验点为止。
0.618法（例）
2000.6.1
0.618法要求试验结果目标函数f(x)是单峰函数，即在试 验范围内只有一个最优点d，其效果f（d）最好，比d大 或小的点都差，且距最优点d越远的试验效果越差。
这个要求在大多数实际问题中都能满足。
f(x)
o
a
d
b
0.618法
x
2000.6.1
对分法也叫平分法，是单因素试验设计方法适用于试验 范围（a, b）内，目标函数为单调（连续或间断）的情况 下，求最优点的 方法。