实验和部分因子设计

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1、6.23实验和部分因子设计学习目的完成本章的学习后，学员将能够：描述一个23实验用minitab建立23实验计划用minitab分析23实验结果23实验23实验计划具有三个因子，每个因子三个水平。这种实验组合共有8个组合（23＝2Х2Х2＝8）23实验如因子A，B和C3个主效果3个二次交互作用1个三元交互作用在大多数情况下，三元交互作用可以略，但不是所有情况都可以。如果不进行简化，会增加成本，过程变得更加复杂。DOE例题-1一个黑带欲评估洗涤剂的效果，他决定进行一个23实验（数据：Detergent.MTW）因子A：洗涤剂品牌（品牌X和品牌Y）因子B：洗涤剂类型（粉状和液体）因子C

2、：水温（热水和冷水）进行2个复制。利用minitab生成实验计划，并得到数据？（数据存放在：Detergent.MTW）过程步骤建立实验计划获取实验数据立方图、主效果图、交互作用图确定显著项简化模型残差分析简化方程Y＝f(x)最佳设定值例题：立方图使用立方图观察一个23实验的输出是一个普遍的而且非常有效的方法。y的效应和系数的估计（已编码单位）项效应系数系数标准误TP常量20.1500.09922203.090.000Brand2.3501.1750.0992211.840.000Type4.1002.0500.0992220.660.000Temp-2.600-1.3000.09

3、922-13.100.000Brand*Type-0.950-0.4750.09922-4.790.001Brand*Temp0.3500.1750.099221.760.116Type*Temp0.1000.0500.099220.500.628Brand*Type*Temp-0.050-0.0250.09922-0.250.807当p大于0.05时，这些项是不显著的，需要时可以丢弃以产生一个简化模型。例题：确定显著项例题：确定显著项非显著项有标识的为显著项例题：简化模型需要时，非显著项可以去除，形成减化模型例外：若存在一个显著交互作用，在这个交互作用中的因子的所有主效果必须保留

4、在模型内。例题：简化模型y的效应和系数的估计（已编码单位）项效应系数系数标准误TP常量20.1500.09922203.090.000Brand2.3501.1750.0992211.840.000Type4.1002.0500.0992220.660.000Temp-2.600-1.3000.09922-13.100.000Brand*Type-0.950-0.4750.09922-4.790.001Brand*Temp0.3500.1750.099221.760.116Type*Temp0.1000.0500.099220.500.628Brand*Type*Temp-0.05

5、0-0.0250.09922-0.250.807简化模型Y＝f(x)y的系数估计，使用未编码单位的数据项系数常量20.1500Brand1.17500Type2.05000Temp-1.30000Brand*Type-0.475000从minitab的输出中我们可以得到什么数学模型？例题：残差分析残差：在实验条件下实际值与通过模型的预测值之间的差异通过模型的预测值为拟合值残差又等于实际数据与拟合值的差异最佳设定是什么？试验设计-例子2假如你在看电视高尔夫节目中对所有声称能帮助你提高积分(通过增远击球的距离)的广告很有兴趣。你不确定这些球棒和球如何能提高球的距离，但是你急于提高自己的

6、水平，于是你从你朋友处借来球和球棒：1)两种球棒a)Pingb)Callaway2)两种球a)T球b)P球你平时在两个草地打球，而这两个草地的风力不同。A草地四面环山，几乎没有什幺风；B草地位于草原上，因此有很大的风。你拿到了工具。你查明了天气。你知道该怎幺做来提高你的成绩?让我们来设计一个实验...试验策略定义问题:提高我的Golf分数。确定目的:增加击球的距离。选择响应(输出):游戏结束的最终分数。分数是我的(KPOV)试验策略选择因素的水平:试验次数/方案(Treatment)=2*2*2=8因素水平1水平2球棒PingCallaway球T球P球天气/场地有风/B无风/A建立

7、矩阵游戏球棒球风1K棒T球有风2K棒T球无风3K棒P球有风4K棒P球无风5W棒T球有风6W棒T球无风7W棒P球有风8W棒P球无风无风T球K棒大风T球W棒最终分数(试验设计的结构)无风TK棒PTW棒P12345678有风(215)(200)(215)(205)(210)(240)(220)(245)Avg.=Avg.=Avg.=Avg.=TballAvg.=PballAvg.=1）分别确定主效果，交互作用？2)确定过程模型？生成主效应图(STAT>ANOVA>MainE