正交设计方案制定及统计分析.ppt

~ ~ 目录 ~ ~ 基本概念 正交设计方案制定 统计分析 极差分析 方差分析 回归分析 贡献率分析 正交设计的原理 均匀设计 正交试验设计方案制定 制定因素及水平表 设计试验方案 选择合适的正交表 表头设计 开展试验 正交设计的原理 正交设计的特点 水平数不同时正交表的处理 正交设计与均匀设计的区别 正交设计与其它类型设计的区别 正交试验应注意的问题 X Y 图 X与Y非线性关系（曲线关系） · · · · · · 非线性模型 分析方法：多项式回归 因素 效应 剂量 死 亡 率 1 0.5 毒理学上剂量与死亡率之间的关系 应用举例 某研究者进行“潘生丁”环合反应的旧工艺的改革，主要目的是想用尿素与双乙烯酮取代旧工艺中的硫酸乙酸乙酯，效应指标是6-甲基脲嘧啶的收率。 A = 反应温度 B = 反应时间 C = 投料克分子比 （双乙烯酮∶尿素） Y 效应 6-甲基尿嘧啶收率 各因素水平 —— 三水平 A （反应温度）：A1=100℃ A2=110℃ A3=120℃ B（反应时间）： B1= 6小时 B2= 8小时 B3=10小时 C（投料克分子比）：C1=1.2∶1 C2=1.6∶1 C3=2.0∶1 因 素 试验号 A 1列 B 2列 C 3列 4列 1 2 3 4 5 6 7 8 9 I II III R 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 收率（%） 40.7 58.2 71.6 40.0 73.7 39.0 62.1 43.2 57.0 Σ=485.7 170.7 152.7 162.3 18 143.0 175.1 167.6 32.1 123.1 155.2 207.4 84.3 171.6 159.3 154.8 16.8 搭配：C3B2A1 . . . . . . 考察非线性效应至少要取三个以上的水平 . . . 多项式回归 一般线性模型 二次响应回归曲面 SAS统计软件中专门有一个指令程序用于计算“二次回归曲面”的极值，名为 procedure rsreg。 proc rsreg; model y = a b c ; run; 一次项 平方项 交互项 交互作用：71.14/1504.60 = 4.73% 可以忽略 data aa; set li.ex21; a2=a*a;b2=b*b;c2=c*c; proc rsreg ; model y = a b c a2 b2 c2/nocode covar=6; run; R2 = 0.9673 F = 9.87 P = 0.0948 分析结果 分析结果 回归方程预 测 A （反应温度）：A1=100℃ A2=110℃ A3=120℃ B（反应时间）： B1= 6小时 B2= 8小时 B3=10小时 C（投料克分子比）：C1=1.2∶1 C2=1.6∶1 C3=2.0∶1 为使Y效应达最大，应选择最优搭配： A1B2C3 A1=100℃ B2= 8小时 C3=2.0∶1 将 代入方程： 与极差分析结果一致 高于正交表中的最佳收率，而所取的最佳水平却与极差分析很一致，因此回归分析可以得到更多信息。 试验号 A 1列 B 2列 C 3列 4列 1 2 3 4 5 6 7 8 9 I II III R 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 收率（%） 40.7 58.2 71.6 40.0 73.7 39.0 62.1 43.2 57.0 Σ=485.7 170.7 152.7 162.3 18 143.0 175.1 167.6 32.1 123.1 155.2 207.4 84.3 171.6 159.3 154.8 16.8 搭配：C3B2A1 SPSS操作 步骤一：输入数据 步骤二：产生平方项 Transform compute Menu 步骤三：回归分析 统计分析总结 直观分析 —— 看一看 极差分析 —— 算一算 方差分析 —— 给出精度 回归分析 —— 给出精细模型 贡献率分析—— 解决不满足方差分析条件的情况 正交设计的原理： 正交表 正 交 表 的 构 造 （完全对且搭配均衡） D1 D3 D2 D2 D1 D3 D3 D2 D1 4(D) C2 B3 A3 9 C1 B2 A3 8 C3 B1 A3 7 C1 B3 A2 6 C3 B2 A2 5 C2 B1 A2 4 C3 B3 A1 3 C