试验设计与数据分析（正交试验设计）.ppt

试验设计与数据分析,Fuzhou University,福州大学生物科学与工程学院王中来 教授13705056241,结束,目 录,第一章 绪论第二章 常用统计分布第三章 参数估计第四章 假设检验,第五章 方差分析第六章 试验设计第七章 回归分析第八章 常用统计软件,第六章 试验设计,主要内容,6.0 简单的试验设计技术6.1 正交试验设计6.2 响应曲面试验设计6.3 均匀试验设计,6.1 正交试验设计,6.1.0 正交设计的发展6.1.1 基本概念6.1.2 正交试验原理解析6.1.3 基本方法（极差分析法）6.1.4 用MINITAB实现正交设计与分析6.1.5 有交互作用的正交设计6.1.6 正交设计的灵活运用,6.1.0 正交设计的发展,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的贡献。20世纪上半叶，正交设计方法已经在数学界中提出。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方法应用到日本的电话机试验上。到1970年，日本已经成功使用正交设计方法100万次以上。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。,正交试验法指标、因素、水平正交表及其特点交互作用及交互作用列表,6.1.1基本概念,概念 所谓正交试验法就是以人们的实践经验为基础,利用规格化的表正交表，科学地安排试验和分析试验数据的方法。它帮助人们只进行代表性很强的少量的若干次试验找到最佳的工艺条件或设计参数，并预报出最佳条件下试验结果的变动范围。,正交试验法,作用1 合理安排试验，减少实验次数，当因素越多时，正交试验设计的这一优越性越突出2 在众多影响因素中，分清因素主次，抓住主要矛盾3 正交试验设计是掌握各影响因素与试验指标参数之间关系的有效手段4 找出最优的设计参数和工艺条件5 指出进一步试验方向,指标、因素、水平,1 指标 定义：在试验中，根据试验目的而确定的衡量试验结果的特征量称为指标。它可以是产品的质量参数（重量、尺寸、速度、温度、寿命、硬度、精度），也可以是成本、数量、效率等。分类：定量指标 定性指标 在试验设计中，通常采用将定性指标定量化的方法（如评分法）将定性指标化为定量指标进行考核和分析,2 因素 定义：在试验中，影响试验结果的试验条件称为因素 分类：可控因素：在试验中可以人为地加以调节和控制的因素。不可控因素：由于自然、技术和设备等条件的限制，暂时还不能为人们控制和调节的因素。如气温、降雨量等 在正交试验中，所考察的因素都是可控因素，被考察因素通常以大写英文字母A、B、C表示。3 水平：因素在试验中所处的各种状态和条件称为因素的水平。在试验中往往要考虑某因素的几种状态，那么就称该因素为几水平因素,正交表及其特点,1 定义：是一种规格化的表格。它是正交试验法的基本工具2 代号,交互作用：在多因素试验中一个因素对试验结果的影响依赖于另一因素所取的水平时，称两因素有交互作用。在多因素对比试验中，某些因素对指标的影响往往是互相制约、互相联系的。即在试验中不仅因素起作用，而且因素间有时联合起来起作用，这种联合作用并不等于各因素单独作用所产生的影响之和，称这种联合作用为交互作用。交互作用列表：规定正交表中某两列因素的交互作用所占列号的表格,交互作用及交互作用列表,No.,L8（27）,L8（27）的交互作用表,L9（34）,L8（4124）,No.,No.,列,列号,列,列,列,正交表,交互作用举例,施肥量与产量（kg/亩）,（a）无交互作用,(b)有正交互作用,（c）有负交互作用,6.1.2正交试验原理解析,一 全面试验法二 单因素轮换法三 正交试验法例：以符号A、B、C表示因素。以A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3分别表示因素A、B、C的三个水平，试比较三种方法的试验点。,一 全面试验法,定义：将三因素三水平组合搭配而成的各种试验条件全面进 行试验而进行比较选优的方法。试验次数：33=27次，即立方体的27个交点。优点：能全面剖析出事物内部规 律性。缺点：试验次数太多，当水平较多 时试验量是惊人的。,A1,A2,A3,B1,B2,B3,C2,C1,C3,B,A,C,二 单因素轮换法,轮换方法：即B1C1 A3C1 A3B1 得到较优水平组合为A3B1C3试验次数：7次缺点：七个点完全分布在立方体的个别边、面上。在很大范围无试验点。因此试验缺乏代表性，不能反映事物全貌。特别是因素间有交互作用时，更不易找到最优方案,C3*,C2,C1,B3,B2,B1*,A3*,A2,A1,A1,A2,A3,B1,B2,B3,C2,C1,C3,B,A,C,三 正交试验法,特点：均衡分散，整齐可比优点：多、快、好、省,No.,列号,因素,