因子设计

因子设计Tag内容描述：<p>1、23 设计,试验设计与分析之,2.2.2 23设计,23因子设计就是有三个因子A、B、C，每个因子都是两个水平。 A、B、C为主要效果，AB、AC、BC为两两交互作用的效果，ABC为三个因子交互作用的效果。为便于计算这些效果，按照类似22设计的原则和方法作一个立方体，见图2.2.2。,计算效果A（四部分）:,（2）当B在高水平，C在低水平时,（3）当B在低水平，C在高水平时,（4）当B、C在高水平时,（1）当B、C都在低水平时,4项总平均效果为：,其中：,上式中小括号内的部分是8项构成的代数和（参照图2.2.2），前4项是立方体右半部（A在高水平）4个顶点数值之和。</p><p>2、部分因子和全因子实验设计,因子实验设计,全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。 部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。 主效应：为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。 计算每个因素主效应的公式：,几个基本概念：,交互作用：一个因子的水平变化引起的因变量变化在另一个因子的不同水平不完全相同。 区组：对于已知的不可控噪声因子进行。</p><p>3、完全要因实验 (Full Factorial Designs),方法论,Improve 概要 DOE 介绍 完全要因实验 对策方案选定,学习目的 完全要因实验的理解 - 完全要因实验的定义和特征 - 主效果与交互作用的计算方法及分析 - 最佳条件导出方法 2. 利用Minitab的完全要因实验的设计及分析理解,什么是完全要因实验,什么是完全要因实验,定义 对因子的全部水准组合。</p><p>4、单因子设计1. 以下所有讨论既适用于试验室也可用于野外或现场试验2. 首先给出几个关键名词定义. 处理指在人工控制条件下对不同被试者施加的有系统差异的影响.根据设计不同, 一个处理可能对应于一个单一因子水平(单因子设计时)或若干因子水平的组合(多因子设计时).重复是指为了减少和测验试验误差而把试验处理施加于多个被试者身上. 所谓一元或多元设计是根据设计中因变量的数目。</p><p>5、部分因子和全因子实验设计,因子实验设计,全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。主效应：为当某个因素由低值向高值。</p><p>6、部分因子和全因子实验设计,部分因子和全因子实验设计,部分因子和全因子实验设计,因子实验设计,全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。主效应：为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。计算每个因素主效应的公式：,几个基本概念：,交互作用：一个因子的水平变化引起的因变量变化在另一个因子的不同水平不。</p><p>7、,部分因子和全因子实验设计,.,因子实验设计,全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。主效应：为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。计算每个因素主效应的公式：,几个基本概念：,交互作用：一个因子的水平变化引起的因变量变化在另一个因子的不同水平不完全相同。区组：对于已知的不可控噪声因子进行。</p><p>8、2.1单因子试验2.2单因子方差分析2.3多重比较2.4效应模型2.5正态性检验2.6方差齐性检验,第二章单因子试验设计,单因子试验是只包含一个试验因子的试验，也是最常见最简单的一种试验。单因子试验经常采用完全随机设计，或随机区组设计。它的数据分析要涉及到效应模型、参数估计、方差分析、多重比较、正态性检验、方差齐性检验等多种方法。这也是学习复因子试验的基础。我们从一个例子开始来介绍单因子试验。,2。</p><p>9、全因子（ 23）,以23 实验为例,前面讲了二水平二因子设计分析、现在介绍全因子设计23实验计划具有三个因子，每个因子两个水平。 这种实验总共有8个组合 (23 =2 x 2 x 2 = 8 ).,主效果和交互作用,因子A, B和C将具有 3个主效果 A*B, A*C, B*C 3个二元交互作用 A*B*C 1个三元交互作用,在多数情况下，三元交互作用可以忽略， 但不是所有情况都可以。,例1 一个。</p><p>10、全因子试验设计概述,什么是全因子试验设计 全因子试验方法是将每一个因素的不同水平组合做同样数目的试验,例如将每一个因素的不同水平组合均做一次试验. 在一项试验中有K个因素,每个因素有e个水平,则全因子试验最少需要ek次,如某试验的因素为3个,每个因素的水平数也是3个,则此试验若进行全因子试验须32=27次.,全因子试验的特点及适用场合,特点 1.全因子试验是所有因子的水平的完全组合. 2.全因子试验所需的试验次数为em即以水平数为底,以因素数为幂的指数. 3.因为全因子试验是完全组合,其结论是最真实可靠的. 适用场合 全因子试验适用于因。</p><p>11、,1,部分因子和全因子实验设计,.,2,因子实验设计,全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。主效应：为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。计算每个因素主效应的公式：,几个基本概念：,交互作用：一个因子的水平变化引起的因变量变化在另一个因子的不同水平不完全相同。区组：对于已知的不可控噪声。</p><p>12、部分因子和全因子实验设计 1 因子实验设计 全因子实验 研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应 部分因子实验 研究所有试验因子水平的组合的子集 或部分 对响应的可能效应 主效应 为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加 或减少 计算每个因素主效应的公式 几个基本概念 交互作用 一个因子的水平变化引起的因变量变化在另一个因子的不同水平不完全相同 区组 对于已知的不可控噪声因子进行分组 降低。</p><p>13、4 03部分因子设计 2 学习目的 1 筛选设计2 解释并建立部分因子设计3 理解别称关系4 解释设计的分辨率 3 随着因子数量的增加 2K因子设计中所需的实验次数呈指数增加 4 部分因子实验设计大大减少了实验次数 5 筛选设计是一种实验设计 其目的是尽可能高效地将有影响因子与无影响因子区分开 一个部分因子设计是运行一个全因子设计实验组合的一个子集 因而部分因子设计只需运行其中一部分 因此部分因子。</p><p>14、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（232228）,23实验,如因子A，B和C 3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。</p>