试验设计概要课件.pptVIP

折线图 可根据次数分布表作次数分布折线图 以组中值为横坐标，次数为纵坐标 连接点（组中值，次数） 位置统计量描述中心趋势的统计量 样本均值(sample mean)，常记为 它是所有样本数据的平均值 中位数(midian)，它是数据按照大小排列以后位于中间的那个数(如果样本量为奇数)，或者中间两个数的平均(如果样本量为偶数) 样本均值通常受样本数据的极值(最大值和最小值)大小的影响较大，而中位数相对来说基本不受极值大小的影响，因此常称中位数比均值更稳健(robust)。 . 众数(mode)——样本中出现次数最多的数 k百分位数(k-pecentile) ——样本数据按从大到小顺序排列，处于有k％的观测值小于它的位置。 数据的尺度统计量 极差(range)——样本最大值与最小值之间的差。 样本方差(variance)——样本各数据与样本均值的差的平方 的平均值。方差一般用 S2 表示，定义为 样本标准差：S 变异系数：是标准差相对于平均数的百分比，记为CV。 当数据资料平均值相差较大时，不能直接用标准差来比较样本数据的变异程度。 变异系数消除了不同单位和均值的影响，因此用变异系数来比较样本数据的变异程度 100% 性状 果皮厚 49.6 4.9 9.87 角质层厚 6.2 0.8 12.90 角质层厚的相对变异程度大 试验设计与数据处理 DESIGN OF EXPERIMENT 试验设计的历史和发展 从20世纪20年代，英国统计学家R.A.Fisher将试验设计方法用于农业、生物学、遗传学等方面，取得了丰硕的成果。在1935年出版了专著《试验设计》，从此开创了一门新的应用技术学科。 20世纪30-40年代，英、美、前苏联将试验设计逐步推广到采矿、冶金、建筑、纺织、机械、医药等。第二次世界大战期间，试验设计技术在工业试验区起了重要的作用。 战后，日本把试验设计作为质量管理技术引入，在他们的生产实践中经过不断地改进，创造了正交试验法，并在日本的工业生产中得到迅速推广。据统计，在推广正交试验设计方法的头十年，试验项目超过100万，其中三分之一的项目效果十分显著，获得了极大的经济效益。 日本电讯研究所“线形弹簧继电器”应用正交试验设计技术，对数十个特性值2000多个变量进行七年的努力研究，制造出比美国更先进的产品。该产品价值几美元，研制费几百万，盈利几十个亿美元 中国的贡献 在科学实验的优化设计方面 在20世纪60年代华罗庚提倡与普及“优选法” 数理统计在工业部门积极普及“正交设计”法，产生巨大的社会效益和经济效益 1978年方开泰提出了“均匀设计” 试验设计重要意义 使用频率最高的统计方法之一 统计学家G.E.P.Box曾说，假如有10%的工程师使用各种试验设计方法，产品的质量与数量都会有很大提高 质量工程学创始人田口玄一博士说过：不懂试验设计的工程师只能算半个工程师 普及试验设计是重要的战略措施 理、工、医、农各领域科技工作者的一项共同工作是做试验，在工农业生产和高科技的发展中，试验是必不可少的。试验设计就是讲述如何科学有效地安排试验并分析试验数据的学科。一个好的试验设计可以用少量的试验次数就获得最有效的试验信息。 试验设计是对试验进行科学合理的安排，以达到最好的实验结果。即在进行具体的试验之前，要对试验的有关影响因素和环节作出全面的研究和安排，从而制定出行而有效的试验方案。使试验设计能够合理地安排各种试验要素，严格地控制试验误差，并且能够有效地分析试验数据[1]。 第一章试验数据的整理与特征数 什么是实验 它是目的在于回答一个或几个经过精心构思的问题的实践活动。 一项实验必须要有明确的目的，即就是明确要回答的问题，如 为了提高产品产量或质量而寻找最佳的或满意的工艺参数搭配 为开发新产品而寻找性能稳定和成本低廉的设计设计方案 为控制生产过程而寻求描述过程的数学模型 为了证明一个或几个特定因子对某个重要指标所发挥的作用在统计上是否具有显著性。 常用术语 总体与个体 一个统计问题总有它明确的研究对象. 研究对象的全体称为总体 总体中每个成员称为个体 例如:研究某批灯泡的寿命时，关心的数量指标就是 寿命，那么，此总体就可以用随机变量X表示，或用其分布函数F(x)表示. 寿命 X 可用一概率（指数）分布来刻划 鉴于此，常用随机变量的记号或用其分布函数表示总体. 如说总体X或总体F(x) . 总体分布一般是未知，或只知道是包含未知参数的分布，为推断总体分布及各种特征，按一定规则从总体中抽取若干个体进行观察试验，以获得有关总体的信息 ，这一抽取过程称为 “抽样”，所抽取的部分个体称为样本. 样本中所包含的个体数目称为样本容量.记为n