1 绪论在实际问题中,影响指标的因子往往有很多,这便是多因子的试验设计问题
多因素试验遇到的最大困难是试验次数太多,让人无法忍受
如果有十个因素对产品质量有影响,每个因子取两个水平进行比较,那么就有 210=1024 个不同的试验条件需要比较,假定每个因素取三个水平比较的话,那么就有 310=59049 个不同的试验条件,这在实际中是办不到的,因此我们只能从中选择一部分进行试验
选择哪些条件进行试验十分重要,这便是试验的设计
一个好的设计,可以通过少量试验获得较多信息,达到试验的目的
试验设计与数据分析一般分四步,一是试验的设计,二是进行试验,三是数据分析,四是验证试验
1 试验设计(Experimental Design)1
1 什么是试验设计采用科学的方法去安排试验,处理试验结果,以最少的人力和物力消费,在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技术方法
可以用在如下场合:•为提高产品的产量和质量而寻找最佳的或满意的工业参数搭配
•为开发新产品而寻找性能稳定和成本低廉的设计方案
•为控制生产过程而寻找描述过程的数学模型
•为证明一种新药对某种疾病是否在统计学意义上确有疗效
试验设计是合理安排试验,利用统计学方法对试验结果进行分析,得到合理的试验条件
试验安排得好,试验次数不多就能得到满意得结果;设计不好,次数既多,结果还不一定满意
常用的试验设计方法有正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形法等
2 优化试验设计方法起源上世纪 30 年代,由于农业试验的需要,费歇(R
Fisher)在试验设计和统计分析方面做出了一系列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一个分支
上世纪 40 年代,在二次世界大战期间,美国军方大量应用试验设计方法
Yates,R
Bose,O
Kempthome,W
Cochran,D
Cox 和 G