第4章正交试验设计.pptVIP

正交试验设计;什么是试验设计;试验设计与方差分析;完全随机化设计;完全随机化设计-例题分析;完全随机化设计的“可重复性”原则 每个试验条件下试验可重复进行。 如，在上面例子中，由于只抽取3个地块，只能获得3个产量的数据，也就是对应于每个处理的样本容量为1；为获得每个品种的更多数据，必须重复基本试验步骤。假定不是抽取3个地块，而是12个地块，然后将每个品种之一随机地指派给其中的4个地块，这就相当于重复做了4次试验。;完全随机化设计-例题分析;随机化区组设计;随机化区组设计-例题分析;因子设计;因子设计-例题分析;;什么是正交试验设计;正交试验设计的特点;例：L9(34);L9(34)正交表安排三因子三水平试验选点示意图;正交表的特点;正交表的表头设计原则;可以考察两个因子间交互作用的正交表;不能考察两个因子间交互作用的正交表;试验设计与实施;正交试验的统计分析;无交互作用的试验设计;问题： 1. 用正交表安排试验 2. 根据正交表设计的试验得到的结果，找出三个因子的三个水平的各种不同搭配中使转化率为最高的生产条件;选用正交表: L9(34) 表头设计; 列号 试验号;试验计划表及试验结果;数据分析;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;要检验假设 H01: a1 = a2 =a3= 0 H02: b1 = b2 =b3= 0 H03: c1 = c2 =c3= 0是否成立 讨论各因子的不同水平的效应是否可以忽略不计的问题;Ｆ检验 由偏差平方和的分解: 构成F统计量，进行F检验 当 时，拒绝原假设，检验显著。 ;偏差平方和的计算;正交表每一列的自由度;;;;;方差分析表;;方差分析表;进入到Options对话框，以计算各因子不同水平对应的均值; Estimated Marginal Means;结论;有交互作用的试验设计与数据分析;选用正交表: L8(27) 表头设计 先安排有交互作用的两个因子 借助于两列间的交互作用列表找出交互作用所在列 然后再将其它因子放在剩下的几列上;正交表: L8(27);L8(27)两列间的交互作用列表;试验计划表及试验结果;数据分析;;要检验假设 H01: a1 = a2 = 0 H02: b1 = b2 = 0 H03: c1 = c2 = 0 H04: d1 = d2 = 0 H05: (ab)11=(ab)12=(ab)21=(ab)22=0 是否成立 讨论各因子的不同水平的效应以及交互作用效应是否可以忽略不计的问题;F检验 由偏差平方和的分解: 构成F统计量，进行F检验;正交表: L8(27);Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;方差分析表;A×B搭配表;SPSS的输出结果;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;;有交互作用的表头设计;【例4.4】考虑四个二水平因子A，B，C，D，且考察交互作用 A ×B， C × D. 由于 正交表的自由度至少为6，若选L8(27)安排试验时，总要发生混杂，因而需选用更大一些的正交表，用L16(215) 。 利用附表中L16(215)的二列间的交互作用列表，可作如下表头设计 ：;【例4.5】考虑四个三水平因子A，B，C，D，且考察交互作用 A ×B， A × C. 由于 正交表的自由度至少为16，故选用L27(313)安排试验。 利用附表中L27(313)的二列间的交互作用列表，可作如下表头设计 ：;注意;一般情况;课堂练习