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1、DOE试验设计DesignOfExperiments(DOE)编制：徐西汉目录©实验设计概述©实验策略与计划©如何选择实验类型©实验设计基本操作步骤©完全析因（全因子）实验设计（例题完全讲解与分析）©习题演练©部分析因（部分因子）实验设计（例题完全讲解与分析）传统的实验分为三种：¾无结构化数据分析¾猜测方法或经验而论¾单因子法例如说：影响兔子繁殖数量的有两个因数，一个雄性兔子数量和雌性兔子的数量，当我们把雄性的兔子和雌性的兔子分开单独关起来喂养，你怎么增加他们的数量，都起不到增加繁殖的效果，当把雄性的和雌性的关在一起，那么效果就不一样了，所以这是单因子的不够准确的一面，这也很好解释
2、了因子间的交互作用。如果说他们本来都在一个笼子里，你单独增加雄性和雌性的效果也是不一样的。这就是因子间的交互效应。或许比喻不恰当，但能很好解释问题。简要说明一下它们的特点。1.无结构化的数据分析特点为：¾收集有关X与Y的数据¾通过一个有效的样本获得数据¾响应与因子是可以测量的¾目的是研究X与Y的关系¾被动地收集数据，不需要干预工艺或设计它的缺点为：¾仅用历史性的数据¾收集这些数据要做什么，达到什么目的并不清楚¾你不可能观察没有水平组合的效应¾要想得出非常有意义的信息是非常困难的¾实验成本投入很多，却得到很少有用的信息，对产品改善作用很小单因子法具有以下缺点：¾没有发现最佳的可控因子
3、的组合。¾不能有效说明交互效应¾比较没有实验效率的实验设计¾与开始条件有关，也就是说基于开始选择的设置，开始设置不同，结果也有可能不同。实验策略与计划优点缺点全因子全面且准确度高试验次数多部分因子试验次数少较全因子略粗糙（一般不影响结论）如果条件允许的话，尽量选择全因子，全因子分析全面，准确度高，但实验次数多，部分因子虽次数少，但较全因子要粗造一些。如果说分辩度为3的话，那么只能识别各因子的主效应，但某些主效应可能与二阶交互效应相混杂，无法准确判断，分辩度为4的话，能分辨各因子主效应，主效应与各因子的二阶交互效应没有混杂。但主效应可能与某些三阶交互效应相混杂。依次类推。一般三阶以上
4、交互效应可以忽略，因为全部主效应及二阶效应是可以估计的，分辩度没有什么公式可用，只能查表。分辨度为4，看对应的因子数（上面横坐标）纵坐标（实验次数）标示里面为分辩度。根据上图来选择分辩度和实验次数一般分辩度必须大于等于4实验操作整个流程交互作用全因子实验设计例题全解，从设计到我们要达到的最终目的•例在改善一个生产线工艺时研究一个响应:满足客户强度=7.5+/‐0.12要求.汽车板簧的强度，经过因子的初步筛选后得知，影响汽车板簧的强度的因子有4个，温度（A)，时间（B)，浓度（C)，及压强（D)。在4个因子新的较好的范围内，我们要判断哪些变量的主效应是显著的，哪些交互效应是显著的，什
5、么生产条件下可以满足客户的要求：强度=7.5+/‐0.12,记:A:温度；低水平:200度,高水平;400度B:时间；低水平：30（Min);高水平60（min)C:Documentsandingswww桌面MIC:浓度；低水平：10%；高水平：20%D:压强；低水平：20（psi);高水平：90（psi)上面为试验数据准备做全因子实验并安排3个中心点（即2的4次方+3），如何安排实验计划呢？1.‘’统计>DOE>因子>创建因子设计’’因子数填入42.点击设计如下图按图中所示数据选择数据4.点击因子并按下表填入3.点确定后再点开’因子’5.点击确定后再点开’选项’如下页所示
6、按照左边图的内容选择后点确定再点击确定后出现左边的数据下面我们要进行的是随机化实验顺序的工作,在运行序一列中产生随机数,并可以将最后的几个中心点的实验顺序大体调整为在实验的开始,中间和结束阶段,然后再以运行序为顺序,依次把实验结果填入数据表格中入下图示:浏览一下数据的基本情况,观察一下是否有特别奇异的数据存在,是否传送过程中或手工输入错误等,特别关注我们在实验中安排的三个中心点的响应值(强度)的变化情况,因为中心点,各因子的水平应是相同的,如果实验是在稳定的环境中完成的,这三个响应值应该大致相同,这一点可以帮助我们可以了解整个实验过程.实验环境是否发生了较大变化,操作如下:见下页点
7、“统计>基本统计量>图形化汇总”显示如下:按左图在变量处输入强度点确定得出下页图示如右图:看有无特别奇异的点存在,结果无特别奇异点下面看一下数据运行的趋势情况,我们通过散点图来观察操作如下页:点“图形>散点图”在弹出的窗口中选择包含连接线.再点确认按照上图表格内容填入后点击确认如下页:响应Y随运行序的变化趋势在minitab做出的图形中双击左图中的点或者线会出现下页对话框从散点图看出.趋势比较正常,没有出现连续上升或连续下降的趋势,下面我们继续进一步来看看三个中心点实
