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Pb设计应注意的问题Pb设计应注意的问题.doc

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Pb设计应注意的问题Pb设计应注意的问题

图片: 图片: 图片: 请教:PB-design,最陡爬坡实验,CCD等中的响应面分析的相关问题 0 ? 请教:PB-design中的相关问题 ?? 在实验设计的过程中,通过阅读文献了解到了很多的,但是同时也积累了很多问题解决不了,希望各位高手们指点一二不胜感激. ?? ?? 1 在PB设计中出现的dummy variable的具体含义到底是什么?是对照组吗?如果不是应该遵循什么样的原则去设计呢? ?? ?? 2 在PB中实验组数应该是变量数加1,那么在相关的文献中看到15个变量设计为:15+1+4,其中4是dummy variable,但是表格中这4个变量也是有高低水平的变化的,那么设计时是作为15个变量来考虑还是19个呢? ?? ?? 3 想问问在最陡爬坡实验中,步长的选择有什么要求吗?纯经验还是有公式的? ?? ?? 4 在设计CCD试验那的时候是否要包括全因子实验设计? ?? ?? 5 什么是中轴点? ?? ?? ?? ? 各位高手帮帮忙啊,谢谢了 小妹我也正在做这块试验,是培养基优化的 刚做完单因素试验 正在想下面该怎么设计呢?是PB?还是最陡爬坡?还是两个都要做?? 反正最后是要做响应面的~~希望大虾们多多多指点一下下…… 另外,关于PB,我也在想,是不是必须要做空白项的呢? 那么空白项里面的+1,-1是没有具体的水平值的亚,那么在实验中具体该怎么操作呢?? 谢谢各位不吝指教了……我自己是怎么想的:单因子实验只是为了保险使PB实验的结果更加明显而进行的预实验,PB实验本身就是有筛选单因子的功能,如果有把握是可以直接做PB的.而我的实验是先进行单因子,然后是PB,根据PB的实验分析数据做最陡爬坡实验,否则不能很好的确定爬坡的方向以及步长.最陡爬坡实验的步长的选择: 根据前面PB实验的结果,做一阶方程的法线,法线方向就是爬坡方向,步长就根据回归系数和规范变量的比值在通过自然变量来换算,算到的结果在综合实际的情况就可以基本确定步长了 这个是最近看文献理解到的一些,希望哪位高手指点一下 dummy variable 不是对照组。如果你的实验次数为4的整数倍。那么看你考察的因素是多少个。比如你有9个,那么至少要使用 runs=12次 的PB设计。此时,有3个空列。一般的处理方法是,等间距空列。实在不行,你就随机选吧。这并不妨碍你的实验结果。空列只是为了估算误差。 2. 这样吧,如果我这样表述,看你是否能够理解。 我刚好有15个因素,想做PB,正好 runs=16 符合我的要求。可是,这样一来,估算误差呢?因为没有多余空列了。那么,再往上加列,只有再加4列。刚好19因素,20次实验,其中有4个空列。 你认为这多出来的一列(16-15=1),我想你是这样算的吧。那你运行一下软件,看看15因素的PB, runs=16,到底是15列,还是16列?列是因素,行是实验次数。并不是列数=行数。描述:如何确定步长: 图片: 图片: 描述:4 在设计CCD试验那的时候是否要包括全因子实验设计? 图片: 看了这张图,我想答案应该是不言而喻了! 描述:CCD各个设计点的作用: 图片: 综合最后两个问题.如有异议,欢迎继续发帖,大家共同学习! 几篇用响应面优化培养基的文章! 0 这几篇都是用响应面优化培养基的文章。响应面现在是比较常用的优化培养基的方法,但是好多人(包括我在内)都不是很清楚。由于最近我要进行培养基的优化,所以找了很多文章来研究。一般的文章都是一带而过,看了也不明白。这几篇过程还算详细,对理解有一定的帮助。希望对大家有所帮助。 我在看文章的过程中,我总结出了优化培养基的步骤。拿出来跟大家分享一下,共同学习和交流一下。有错误的话希望大家及时提出。 第一步:在众多实验因素中找出主要因素。 在这步实验中你可以应用正交试验(因素比较少)和PB(Plackett-Burman)实验。这两种方法都可以找出主要因素。尤其是PB实验,它可以在很多的因素中,用较少的实验筛选出主要因素(一般选取大于90%)。通过PB实验还可以看出各因素的作用效果,即是增加还是减少浓度会使响应值向最优移动。 第二步:是主要因素的取值逼近中心点,最陡爬坡实验 这步实验不是必须做的,如果你确定你的实验取值已经逼近中心点,那么你可以直接进行第三步的分析。但是你要是不能确定或不相信这些取值那你就要进行最陡爬坡实验。这步实验根据第一步实验进行。为了尽快逼近最优值,增加步长通常取最大。我现在还没找到取最大步长的公式,有谁知道的话麻烦发一下。细履平沙版主,帮忙解决一下,谢谢。这样就能找到中心点。 第三步:响应面分析 现在常用的有中心复合法和BB法(Box-Behnken)。在这步实验时最好因素不要太多,因素太多直接影响到试验次数,现在经

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