实验优化设计与统计分析考试问答题

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时间:2020-01-12

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1、1.什么是实验设计,试验设计的类型有哪些,实验设计的三要素是什么,实验设计的原则是什么?实验设计也称试验设计,就是对实验进行科学合理的安排,以达到最好的效果;类型有:演示实验、验证实验、比较实验、优化实验、探索实验;三要素:实验因素、实验单元、实验效应;原则有:随机化原则、重复原则、对照原则、区组原则。2.什么是比较实验,举例说明在什么情况下采用比较实验及其方法,比较实验的结果分析方法有哪几种?比较实验是指通过大量实验对比相关水平得出的理想结果。比较实验的目的是水平比较两个处理之间的水平,比较用t检验,多个处理之间的水平对比用方差分析。比较实验的结果分析一

2、般可以实用u检验、t检验、f检验。3.什么是正交实验,特点,解释L9(34)。解释U9(95)正交实验设计就是使用正交表来安排实验的方法,是多因素的优化实验设计方法,是从全面实验的样本点中挑选出部分有代表性的样本做实验,这些代表点具有“均匀分散,齐整可比”的特点。L9(34)表示正交表要进行9次实验,每次实验有4个因素,每个因素有3个水平。U9(95)表示均匀实验表进行9次实验,每次实验有5个因素,每个因素有9个水平。4.多因素实验优化实验方法有哪些?请解释,如何筛选实验因素以简化实验主要有:正交设计、均匀设计、稳健性设计、可靠性设计、析因设计。实验因素的

3、数目要适中、实验因素的水平范围应该尽可能大、实验指标要计量。5.比较均匀设计与正交设计的异同点?两者各自的适用条件是什么?均匀设计和正交设计都是多因素实验设计的一种。正交设计是根据正交性准则来挑选代表点,使点能反映实验范围内各因素和实验指标的关系。具有均匀分散性和整齐可比性。只能适用于实验因素比较少的实验,以最少的实验次数找出因素水平的最佳搭配。并且正交表可以允许空白列。同时正交表唯一。均匀设计使用均匀设计表,均匀表不唯一,可以接受较多的实验因素,选择的实验点较具代表性。为保持整齐可比性,需要进行的实验次数比较多。考虑实验点在实验范围内的均匀分散性而去掉整

4、齐可比性的实验设计方法。当因素数目较多时所需要的实验次数不多。6.实验设计的随机化与均匀性是否矛盾不矛盾。随机化原则是为了保证所做的部分实验是具有代表性的,均匀性是把随机化和区组原则相结合,能够较好地保证实验点的代表性。7.比较实验的假设检验,容易发生的两类错误是指什么错误?两类错误在假设检验中,由于做出判断的依据是一个样本,当实际上H0为真实仍可能做出拒绝H0的判断,这种错误称为弃真错误,亦称为第一类错误,犯这类错误的概率记作P{拒绝H0︱H0为真}。又当H0实际上不真时,我们也有可能接受H0,这类错误称为存伪错误,亦称为第二类错误。8.什么是显著性检验

5、?统计假设检验也称为显著性检验,即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。9.如何正确选择比较实验的检验条件(单侧与双侧、等方差与异方差)正确选择检验条件首先是根据专业知识,其次是借助统计检验。双侧检验的P值都是单侧检验的P值的2倍,因此单侧检验的效率比双侧检验高。如果根据专业知识认为单侧检验是合理的,就采用单侧检验,反之亦然。等方差假设各组的方差值相等,额外增加一个条件,检验的效率比异方差要高。10.什么是单因素实验,单因素实验设计方法有哪些,详细解释。(8分)单因素实验就是指只要考虑一个影响程度最大的因素,其余因素都固定在理论或经验的最优水平保持

6、不变的实验。单因素优化实验设计包括均分法、对分法、斐波那契数法、黄金分割法、分数法、分批实验法等。均分法:是在因素水平的实验范围[a,b]内按等间隔安排试验点;对分法:是在每次实验可以把查找的目标范围再减小一半,通过n次实验就可以把目标范围锁定在长度为(b-a)/2n的范围内;斐波那契数法:也称为分数法,是用斐波那契数列安排实验的方法;黄金分割法:也称为0.618法,是每次在试验范围内选取两对称点做实验,这两个点分别位于实验范围[a,b]的0.382和0.618的位置。11.什么是均匀设计,特点,适用范围,结果分析,解释Un(qs)均匀实验设计就是只考虑实

7、验点在实验范围内的均匀分散性,而去掉整齐可比性的一种实验设计方法。特点:试验次数大大减少,具有较好的稳健性。用回归分析方法寻找最优实验条件。Un(qs):每一个均匀设计表有一个代号Un(qs)或Un﹡(qs),其中“U”表示均匀设计,n表示要做n次实验,q表示每个因素有q个水平。就是指要做n次实验,均匀设计表共有s列,最多可以安排s个因素,每个因素有q个水平。12.解释检验的P值的含义P值表示一个因素各水平有显著差异时犯错误的概率。P值越小表示该因素各水平间的差异越显著。13.如何对实验进行进行正交设计,其实验结果的分析方法有哪些先进行实验指标的确定,确定

8、实验指标后,找出影响实验指标的几个主要因素。再在每一个因素里面挑选

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