正交试验设计的数据分析方法

试验设计与数据分析试题

一、选择题：

1．用0.618法寻找某实验的最优加入量时，若当前存优范围是[628,774]，好点是718，

则此时要做试验的加入点值是 ( ) 628＋774A. B．628＋0.618×(774－628)

2C．628＋774－718 D．2×718－774

2．某实验因素对应的目标函数是单峰函数，若用分数法需要从20个试验点中找最佳点，

则需要做试验的次数是 ( ) A．6次 B．7次 C．10次 D．20次

3．有一条1 000 m长的输电线路出现了故障，在线路的开始端A处有电，在末端B处没

有电，现在用对分法检查故障所在位置，则第二次检查点在 ( ) A．500 m处 B．250 m处

C．750 m处

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班级 姓名 学号

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班级 姓名 学号

班级 姓名 学号

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实验设计与数据处理考试试卷

平衡分析法

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

平衡表与一般统计表的区别在于：指标体系必须包括收入与支出，来源与使用两个对应平衡的指标。平衡表的主要形式有三种，即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表，前两种形式如资产负债表、能源平衡表，后一种形式如投入产出表。

平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。如，期初库存+本期入库＝本期出库+期末库存，资产＝负债+所有者权益，增加值＝总产出－中间投入。

统计中的平衡分析基本要求和特点是：平衡分析要通过有联系指标数值的对等关系来表现经济现象之间的联系；要通过有联系指标数值的比例关系来表现经济现象之间的联系；要通过任务的完成与时间进度之间的正比关系来表现经济现象的发展速度；要通过各有关指标的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

其他数据分析方法

回归分析

研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析叫做相关分析，如果把其中的一些因素作

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

ISSN1002-4956

CN11-2034/T

实 验 技 术 与 管 理

ExperimentalTechnologyandManagement

第27卷 第9期 2010年9月Vol.27 No.9 Sep.2010

正交试验设计和分析方法研究

刘瑞江,张业旺,闻崇炜,汤 建

(江苏大学药学院,江苏镇江 212013)

摘 要:介绍了正交试验设计和分析的重要性,阐述了正交试验的原理和特点,详细分析了正交试验设计的各种方法和正交试验数据分析方法,为正交试验的设计和分析提供了全面系统的方法,最后指出了正交试验设计和分析时需要注意的问题以及正交试验设计和分析软件的发展方向。关键词:正交试验;试验设计;分析方法

中图分类号:O224 文献标志码:A 文章编号:1002 4956(2010)09 0052 04

Studyonthedesignandanalysismethodsoforthogonalexperiment

LiuRuijiang,ZhangYewang,WenChongwei,TangJian

(SchoolofPharmaceutics,JiangsuUniversity,

介绍正交试验的分析方法

介绍正交试验的分析方法

介绍正交试验的分析方法

规 表 在 律 现 ： () ij正 和 的 数 不 ， 个 平 近 零 1 ε 的 负 个 差 多 多 的 均 于 ； ( 误 小 比 差 的 ； 2) 差 的 误 大 多 ( 不 试 之 ， 差 大 是 相 的 即 ij之 是 此 立 。 3) 同 验 间 误 的 小 不 关 ， ε 间 彼 独 的 用 句 来 ， ij是 互 立 随 变 。 从 态 布 ( , 2) 一 话 说 ε 相 独 的 机 量 遵 正 分 N µ σ

µ ε 是 知 。 真 µ 表 为 式 (2-1-1)中 i和 ij都 未 的 而 值 i可 达 ： µi = µ + (µi µ) = µ + ai式 中 1 p µ = ∑µi p i=1 ai = µi µ (2 1 2)

i =1 ,2,......,p

介绍正交试验的分析方法

µ称为一般平均。ai是µi对于µ的偏移，为Ai的水平效应或主效应。 所以把µi理解为： (一般平均)+(

新农村问题调研 数据分析方法 整合报告

撰写: 撰写 市场调查研究 2006年8月 年 月1

调查研究步骤一、事前诸葛亮---调研策划 事前诸葛亮---调研策划 --- 三、上帝在想什么----调查法和观察法 上帝在想什么----调查法和观察法 ---- 四、鸡与蛋的关系---因果关系调查研究 鸡与蛋的关系---因果关系调查研究 --- 五、打开窗户看世界--设计抽样方案 打开窗户看世界--设计抽样方案 -- 六、让数字说话---如何设计量表 让数字说话---如何设计量表 --- 七、科学+艺术，经验+智慧--如何设计问卷 科学+艺术，经验+智慧--如何设计问卷 -- 八、成败掌握在小人物手中---如何实施调查 成败掌握在小人物手中---如何实施调查 --- 九、收获的季节---对调查数据做统计分析前的预处理 收获的季节---对调查数据做统计分析前的预处理 --- 十、去粗取精、去伪存真、由表及里---如何进行数据分析以 去粗取精、去伪存真、由表及里---如何进行数据分析以 --- 及对结果的解释 十一、展示产品，当好参谋---如何撰写和发表调研报告 十一、展示产品，当好参谋---如何撰写和发表调研报告 ---2

3

二、开路先锋---如何进行探索性

第三部分 试验设计与数据分析方法

对于化工、化学、制药、生物、材料等学科专业，经常要通过实验与观测来找寻研究对象的变化规律，通过对规律的研究来达到各种目的，如提高产量、提高性能、降低各类消耗等。通过科学的试验设计，能够用较少的试验次数达到预期的试验目的，大大节省人力和物力的消耗；随之进行合理的分析和处理伴随试验过程所产生的大量数据，才能获得研究对象的变化规律，达到科研和生产的目的。本章在《分析化学》的基本实验数据处理的基础上，重点介绍最常用的正交试验设计法和正交实验数据的两种基本分析方法：极差分析法、方差分析法。 一、正交试验设计

在科学研究和工业生产实践中往往需要考虑众多影响因素，需要研究多个因子对试验指标值的效应。通常因素的水平数常多于2个，尽管多因素完全方案可以综合研究各因子的简单效应、主效应及因子间的交互效应，但是，当试验因子数增多或因子的水平数增加时，往往会使试验方案的规模过大而难以全面实施，当各因素的水平数相同，均为m时，因素数k与试验次数n的关系为n＝m，例如对于3因素4水平的试验如果进行每个因素的每个水平均进行水平组合进行全面试验至少要做4＝64次试验，如果是5因素4水平的试验，进行全面试验至少为4＝1024次试验，随着因素数

正交试验设计

什么是正交试验设计 正交试验设计表 正交试验设计的安排 正交试验设计的极差分析 较优条件选择 正交试验分析方法 正交试验设计的基本思想 正交试验设计的过程[1] 什么是正交试验设计 正交试验设计表 正交试验设计的安排 正交试验设计的极差分析 较优条件选择 正交试验分析方法 正交试验设计的基本思想 正交试验设计的过程[1] ? 正交试验设计法与遗传算法的联系[2] ? 正交试验设计的案例分析[3] 展开 什么是正交试验设计 正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。 日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行3^3 = 27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)正交表安排实验，只需作9次，按L18(3)正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。因而正