因子实验设计ppt课件.ppt

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1、2k全因子设计2kFullFactorialDesign课程目的以实例介绍2-水平全因子设计(Tow-levelfactorialdesigns)操作练习2K实验的设计及分析1使用2k设计原因使用2K因子实验的目的：建立模型2K因子设计最易懂易解。是构成部份因子实验设计的基础。需要更多的详细信息时，可扩充形成合成设计。对每一因子要求进行较少的实验。22k因子设计－符号(Notation)2k设计是所有因子(总共有K个因子)都只有两个水平的实验。符号：一般而言：在2×2实验中有多少因子和每个因子几个水平？全因子实验中有多少种实验组合？在2×2×2×2×2×2实验中有多少因子和几个水平？全因子

2、实验中有多少种实验组合？在28实验中有多少因子和几个水平？有多少种实验组合？2k在2k因子实验中有多少因子和几个水平？有多少种实验组合？3图例说明：23因子设计假设A、B与C三个因子均为两水平，所以组合而成的全因子实验共有8种实验组合。因子实验顺序ABC1－1－1－12＋1－1－13－1＋1－14＋1＋1－15－1－1＋16＋1－1＋17－1＋1＋18＋1＋1＋1abcbc因子A因子Ca(1)bacabc高低因子B4实验设计指南步骤一：问题认知及陈述步骤二：因子(Factors)、水平(Levels)及范围的选择步骤三：响应变量步骤四：选择适合的实验设计选择合适的样本大小：确定Replica

3、te个数功能菜单：StatPowerandSampleSize2-LevelFactorialDesign依实验特性设计实验的工作窗体功能菜单：StatDOEFactorialCreateFactorialDesign步骤五：进行试验收集数据5实验设计指南步骤六：资料分析为整个模型建立ANOVA表功能选单：StatDOEFactorialAnalyzeFactorialDesign模式精简：去除不显著项(P-value值较高的)或平方和影响低的项次(在Pareto图或常态图中)后，进行模型的简化。切记：一次删一项，重新分析再评估。注意Lackoffit问题是否显著解释能力是否

4、足够：R2值要大于80%残差分析，确认模式的前题假设是否成立：四合一残差图功能选单：StatDOEFactorialAnalyzeFactorialDesignGraphResidualPlotsFourinone6实验设计指南研究显著的交互作用(P-value值＜0.05)–从最高阶着手功能选单：StatDOEFactorialFactorialPlots研究显著的主效应(P-value值＜0.05)功能选单：StatDOEFactorialFactorialPlots步骤七：结论与建议列出数学模型y＝f(x’s)。评估各变异源实际的重要性。将模型转换为实际的流程设

5、置。平行展开，规划下一步实验并将改变制度化。72K设计的其它要点在2K的实验中，还有其它应注意的事项：将第一个水平值设计定称为”低水平(LowLevel)”，并且编码为”－1”。将第二个水平值设计定称为”高水平(HighLevel)”，并且编码为”＋1”。三个因子的实验组合的顺序如右表所示。右表称为对比差异表(TableofContrasts)。ABC－1－1－1＋1－1－1－1＋1－1＋1＋1－1－1－1＋1＋1－1＋1－1＋1＋1＋1＋1＋182K设计的其它要点指定哪一个水平为高或低其实都无关紧要。当使用ANOVA时，所有输入都被当作分类值来看待。可是，常见的错误是搞不清楚哪一个水平指定

6、为高和哪一个水平指定为低。为了便于追踪与讨论：对于数值类型的变量(温度,时间,等等)：将最低值指定为低水平。对于文字变量(机器A,方法5,等等)：可以把文字字头靠前(或笔划较小)的指定为低水平。如果有自订的水平值顺序，可在MINITAB的数据列中定义。9主效应(MainEffects)在2k的实验设计DOE中：一个因子的主效应是该因子在“高”水平时所有数据的平均数减去该因子在“低”水平时所有数据的平均数。或者：考虑一个23(三因子两水平)的全因子实验，所有的实验数据如右表所示。另外本实验资料也已收录于Exercise5-1.mtw工作窗体中。ABCResponse－1－1－143＋1－1－1

7、45－1＋1－145＋1＋1－149－1－1＋143＋1－1＋146－1＋1＋145＋1＋1＋149Exercise5-1.mtw10主效应(MainEffects)所以对于因子A的主效应计算：ABCResponse－1－1－143＋1－1－145－1＋1－145＋1＋1－149－1－1＋143＋1－1＋146－1＋1＋145＋1＋1＋149同样的逻辑，分别计算因子B与因子C的主效应。11用坐标图说明主效应4