试验设计与数据处理pdf
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正交试验设计与数据处理
正交试验设计与数据处理在生产实践中,试制新产品、改革工艺、寻求好的生产条件等, 这些都需要做试验,而试验总是要花费时间,消耗人力、物力。因 此,试验的次数应尽可能少。 全面试验: 如 4 个 3 水平的因素,要做 34=81 次试验; 6 个 5 水平的因素,要做 56=15625次试验。非常困难。 能否减少试验次数,而又不影响试验效果呢? 正交试验 有 4.1 正交表及其用法 正交表的记号:L9(34)——表示 4 个因素,每个因素取 3 个 水平的正交表。格式如表4-1所示。
4.1 正交表及其用法
正交表记为 Ln(mk),m 是各因素的水平,k (列数)是因 素的个数,n 是安排试验的次数(行数)。
L9(34)4因素 3 水平正交试验,共做 9 次试验,而全面试验要 做 34=81 次,减少了72次。L25(56) 6因素5水平正交试验,共做25次试验,而全面试验 要做 56=15625 次,减少了15600次。 正交表的两条重要性质: ( 1)每列中不同数字出现的次数是相等的,如 L9(34),每 列中不同的数字是1,2,3。它们各出现三次。
( 2 )在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时, 每种数对出现的次数是相等的,如如 L
正交试验设计与数据处理
正交试验设计与数据处理在生产实践中,试制新产品、改革工艺、寻求好的生产条件等, 这些都需要做试验,而试验总是要花费时间,消耗人力、物力。因 此,试验的次数应尽可能少。 全面试验: 如 4 个 3 水平的因素,要做 34=81 次试验; 6 个 5 水平的因素,要做 56=15625次试验。非常困难。 能否减少试验次数,而又不影响试验效果呢? 正交试验 有 4.1 正交表及其用法 正交表的记号:L9(34)——表示 4 个因素,每个因素取 3 个 水平的正交表。格式如表4-1所示。
4.1 正交表及其用法
正交表记为 Ln(mk),m 是各因素的水平,k (列数)是因 素的个数,n 是安排试验的次数(行数)。
L9(34)4因素 3 水平正交试验,共做 9 次试验,而全面试验要 做 34=81 次,减少了72次。L25(56) 6因素5水平正交试验,共做25次试验,而全面试验 要做 56=15625 次,减少了15600次。 正交表的两条重要性质: ( 1)每列中不同数字出现的次数是相等的,如 L9(34),每 列中不同的数字是1,2,3。它们各出现三次。
( 2 )在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时, 每种数对出现的次数是相等的,如如 L
试验设计与数据处理考试试卷
一、填空题(共25分)
1.根据误差产生的原因,误差可分为 随机 误差、 系统 误差和 过失 误差三大类。其中 过失 误差是一种显然与事实不符的误差
2.秩和检验法是用来检验A、B两组数据是否存在显著性差异的一种方法。假设A组数据无系统误差,如果A与B有显著性差异,则认为B 有 系统误差;如果A与B无显著性差异,则认为B 无 系统误差。
3.列出三种常用的数据图: 线图 、 条形图 、 圆形图 。
yi分别为试验值、算术平均值和回归值,则?(yi??4.在回归分析中,设yi、y、?yi)2称
n为 残差 平方和,?(?yi?y)2称为 回归 平方和。
5.在试验设计中,黄金分割法是在试验区间内取两个试验点,这两个试验点分别是该试验区间的 0.618 倍和 0.382 倍。
6.L8(41×24)是一个 正交设计(或混合水平正交设计) 试验表,其中8是 试验次数 (或横行数) ,它可以安排4水平的因素 1 个, 2 水平的因素 4 个,共 5 个因素的试验。 二、简答题(共20分)
1.回归分析的用途是什么?写出用Excel软件进行回归分析时的操作
试验设计与数据处理复习提纲
第0章
1 试验数据处理的主要作用
试验设计合理的规划试验,以通过较高效的试验方案获得更具代表性的数据 数据处理对试验数据进行分析研究,从而获得研究对象的变化规律,为生产和科研提供指导。 数据处理的具体作用:
判断试验数据的可靠性
判断影响结果的因素主次
确定试验因素与试验结果之间的近似函数关系
控制试验结果
第一章
优化试验或生产方案
2 真值的概念和特点 真值
某时刻和某一状态下,某量的可观值或实际值。 真值很多是位置的,但部分又是已知的。
3 平均值,尤其是算数平均值,加权平均值的概念。 平均值
科学实验中,经常将多次试验值得平均值作为真值的近似值。 (1) 算数平均值(arithmetic mean) 同样试验条件下,如多次试验值服从正态分布,则算数平均值是这组等精度试验值中最佳或最可信赖的值。
(2) 加权平均值(weighted mean)
若一组试验数据的精度或可靠度不一致,为了突出可靠性高的数值,可以采用加权平均值 权值的确定方法:①取试验值出现的频率ni/n
②若xi为每组试验值的平均值,则权值为每组试验的次数 ③根据权与绝对误差的平方成反比确定 ④根据试验者的经验确定
4 误差的概念,包括绝对误差与相对误差。
5 误差的类型及产生的原因。 随机
试验设计与数据处理(第二版)课后习题答案
试验设计与数据处理课后习题答第二章习题答案
2.1
λ0.04150.03550.03360.03120.03020.02890.0277
Re17500255002970037600424005090061800
2.2
x1234Mx=1/Δx=20mm
y88.28.38My=1/Δy=5mm
2.3
发酵时间/d012345 PH值 5.4 5.86 5.9 5.8 5.7残糖量/(g/l)24.513.311.210.19.58.1
2.4
树脂型号DA-201NKA-9AB-8D-4006D-101S-8NKA-Ⅱ
吸附量/(mg/17.1417.77 1.8713.710.5513.33 3.67
2.5甲乙花生油 2.9
3.5棉子油
-6.3-6.2蓖麻油
-0.10.5菜籽油 5.35
2.6
应用领域橡胶工业合成表面活性剂润滑油(脂)肥皂及洗涤剂金属皂其他比例/%181152321
22凝固点/℃植物油 2.9 -6.3 -0.1 5.3 3.5 -6.2
0.5 5 -7 -6
-5
-4
-3
-2
-1 0 1 2
3
4
5
6
花生油 棉子油 蓖麻油 菜籽油 凝固点/℃ 植物油 两个产地几种植物油的凝固点数据图
甲
试验设计与数据处理(第二版)课后习题答案
试验设计与数据处理课后习题答第二章习题答案
2.1
λ0.04150.03550.03360.03120.03020.02890.0277
Re17500255002970037600424005090061800
2.2
x1234Mx=1/Δx=20mm
y88.28.38My=1/Δy=5mm
2.3
发酵时间/d012345 PH值 5.4 5.86 5.9 5.8 5.7残糖量/(g/l)24.513.311.210.19.58.1
2.4
树脂型号DA-201NKA-9AB-8D-4006D-101S-8NKA-Ⅱ
吸附量/(mg/17.1417.77 1.8713.710.5513.33 3.67
2.5甲乙花生油 2.9
3.5棉子油
-6.3-6.2蓖麻油
-0.10.5菜籽油 5.35
2.6
应用领域橡胶工业合成表面活性剂润滑油(脂)肥皂及洗涤剂金属皂其他比例/%181152321
22凝固点/℃植物油 2.9 -6.3 -0.1 5.3 3.5 -6.2
0.5 5 -7 -6
-5
-4
-3
-2
-1 0 1 2
3
4
5
6
花生油 棉子油 蓖麻油 菜籽油 凝固点/℃ 植物油 两个产地几种植物油的凝固点数据图
甲
实验设计与数据处理习题练习
09印刷工程5班 方桂森 090210526
1、 某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜射共有四种,分别为橘黄色、粉色、绿色和物色透明。随机从超市市场收集了前一期该种饮料的销售量(万元),如下表所示,试问饮料的颜色是否对销售产生影响。 颜色 橘黄色 粉色 绿色 无色
答:实验数据处理如下表:
SUMMARY 组 橘黄色 粉色 绿色 无色 观测数 5 5 5 5 求和 136.6 147.8 132.2 157.3 平均 27.32 29.56 26.44 31.46 方差 2.672 2.143 3.298 1.658 销售额/万元 26.5 31.2 27.9 30.8 28.7 28.3 25.1 29.6 25.1 30.8 28.5 32.4 29.1 27.9 24.2 31.7 27.2 29.6 26.5 32.8
方差分析 差异源 组间 组内 总计 SS 76.8455 39.084 115.9295 df MS F P-value 0.000466 F crit 3.238872 3 25.61517 10.4862 16 2.44275 19 实验分
天宝TBC V2.4 数据处理 官方教程.pdf
新增内容
Trimble? Business Center V2.40教程(修订本1)
2010年10月
? 2010 by Trimble Navigation Limited. 版权所有。
即将推出:本地化教程!
如果你希望阅读非英文版的教程,请定期选择帮助>检查Trimble Business Center更新。
我们将在未来数月推出下列语言版本的教程:
中文
法文
德文
葡萄牙文
西班牙文
本次发布的Trimble Business Center教程包括下列变动:
所有教程都进行了少量更新,使工作流程尽可能有实际意义,尽可能易于理解。针对Windows 7更新了截屏。
设置新工程教程介绍如何在选项对话框和定制对话框上设置新显示选项。
导入GNSS数据教程包括如何使用高级图形选项对话框上的图像像素缩减功能。可以利用此功能更改图像显示分辨率,使用最少内存显示图像。
处理GNSS基线教程介绍如何指定多久选择一次工地数据处理基线(也可以选择使用在数据文件里指定的间隔时间)。
导入全站仪数据教程介绍如何禁用在平均角范围内的观测。
平差网教程包括如何使用平差网面板上的新约束坐标选项卡。可以利用此选项卡给每个控制点指定标准误差值。
使用扫描数据教程介绍如何在选项对话框上更改突出显示颜色
实验设计与数据处理习题练习
09印刷工程5班 方桂森 090210526
1、 某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜射共有四种,分别为橘黄色、粉色、绿色和物色透明。随机从超市市场收集了前一期该种饮料的销售量(万元),如下表所示,试问饮料的颜色是否对销售产生影响。 颜色 橘黄色 粉色 绿色 无色
答:实验数据处理如下表:
SUMMARY 组 橘黄色 粉色 绿色 无色 观测数 5 5 5 5 求和 136.6 147.8 132.2 157.3 平均 27.32 29.56 26.44 31.46 方差 2.672 2.143 3.298 1.658 销售额/万元 26.5 31.2 27.9 30.8 28.7 28.3 25.1 29.6 25.1 30.8 28.5 32.4 29.1 27.9 24.2 31.7 27.2 29.6 26.5 32.8
方差分析 差异源 组间 组内 总计 SS 76.8455 39.084 115.9295 df MS F P-value 0.000466 F crit 3.238872 3 25.61517 10.4862 16 2.44275 19 实验分
实验设计与数据处理论文
试验设计与数据处理
课程论文
论文题目: 大豆分离蛋白的改性研究
学院名称:
专业班级: 姓 名: 学 号:
二
OO九年十二月三十日
大豆分离蛋白的改性研究
摘 要:用正交实验设计对实验进行改进,采用极差分析和方差分析法,研究不同改性条件对大豆蛋白乳化性的影响,找出主要影响因素。 关键词:正交试验设计;正交表;大豆分离蛋白;改性
一、概述
正交试验设计是利用“正交表”选择试验的条件,并利用正交表的特点进行数据分析,找出最好的或满意的试验条件,以及相关影响因素,适用于多因素的设计问题。
蛋白质是组成人体的主要物质, 是人体生命活动的物质基础, 如果人们的膳食中蛋白质的摄入量不足, 就会使人消瘦, 引起各种疾病, 特别是对于儿童, 会造成发育不良, 智力低下。人类食用蛋白质主要有两大类, 即植物蛋白和动物蛋白。由于植物蛋白周期短、资源丰富、产量大等优点, 在食用蛋白中占70% 以上, 而动物蛋白则不足30%。近年来, 由于世界人口急剧增长, 耕地面积减少, 开发高营养、高产量的植物蛋白成为人类研究的重要目标。功能特性在食品的各个领域得到广泛