多元线性回归正交设计.ppt

多元线性回归正交设计 研究复合氨基酸液与罗非鱼骨粉的最佳螯合条件 案例1 1 课题研究意义2 单因素试验3 多元线性回归模型建立3 1选定因素范围3 2进行因素编码3 3编制试验方案3 4计算回归系数3 5进行统计检验4 结果分析及总结 主要内容 1 课题研究意义 钙是人体极为重要的金属元素 氨基酸螯合钙作为新一代补钙产品 它具有稳定的化学性能 较高的生物效价 无毒 无刺激作用 适口性好等优点 罗非鱼的下脚料可以作为原材料 通过酶解获得鱼骨粉和复合氨基酸液 再通过酸解鱼骨粉获得钙源并与复合氨基酸液反应最终可生成氨基酸螯合钙 已知罗非鱼骨粉与复合氨基酸液的螯合率跟ph值 反应时间 反应温度 氨基态氮质量浓度有关 本文在单因素试验的基础上采用多元线性回归正交设计 以螯合率为指标 研究复合氨基酸液与罗非鱼骨粉的最佳螯合条件 2 单因素试验优化 目的 通过单因素的试验 选取各个因素的范围 这个范围包含因素的最优点 为后面的回归设计定上下水平作依据 2 1不同ph值对螯合率的影响横坐标为ph值 纵坐标为螯合率 通过实验得到ph值 螯合率关系曲线如下图 由ph值 螯合率关系曲线分析得 最佳ph值在6 5 7 5 由温度 螯合率关系曲线分析得 最佳温度在55 65 2 2温度的影响温度为横坐标 螯合率为纵坐标 通过实验得到温度 螯合率关系曲线如下图 2 3时间的影响时间为横坐标 螯合率为纵坐标 通过实验得到时间 螯合率关系曲线如下图 由时间 螯合率关系曲线分析得 最佳时间在85 95min 2 4氨基态氮质量浓度的影响氨基态氮质量浓度为横坐标 螯合率为纵坐标 通过实验得到氨基态氮质量浓度 螯合率关系曲线如下图 由氨基态氮质量浓度 螯合率关系曲线分析得 最佳氨基态氮质量浓度在1 2 2 0g l 3 多元线性回归模型的建立 在上述单因素试验基础上 以螯合率为实验指标 得出最优条件 为了进一步考察ph值与实验温度 实验时间 氨基态氮质量浓度这四个主要因数与螯合率的关系 拟采用多元线性回归设计方法求其定量关系 下面主要针对回归模型的建立做详细介绍 注 由专业经验 不需要考虑因数间的交互作用 通过单因素试验 我们可以明确问题 大致如下 螯合率y与ph值z1 反应温度z2 反应温度z3 氨基态氮适量浓度z4有关 ph控制在6 5 7 5之间 温度控制在55 65 时间控制在85 95min 氨基态氮质量浓度控制在1 2 2 0g l 用一次回归正交设计求其回归方程 3 1取定因数范围 由单因数实验得到影响螯合率的因数范围是 ph值z1 6 5 7 5 温度z2 55 65 时间z3 85 95min 氨基态氮质量浓度z4 1 2 2 0g l ph值z1 温度z2 时间z3 氨基态氮质量浓度z4 3 2因数编码 零水平 上下限 z1j z2j 水平间隔 编码公式 1 1 60 90 1 6 0 5 5 5 0 4 7 0 因数编码表 3 3编制实验方案 3 3 1选表 根据实验要求和选表原则选择正交表 3 3 2变换表格 原则 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 原则 11 2 1 3 3 3表头设计 原则 因素首先安排于基本列 即列名为单个字母的列 若基本列不够用 再将因素放于列名字母个数最多的列 交互作用列即为因素列名的乘积列 abc bc ac c ab b a 列名 7 6 5 4 3 2 1 列号 因素 水平 x1 x2 x3 x4 1 1 1 1 1 1 5 3 4 6 7 0 0 1 1 1 11 10 9 8 1 1 1 1 1 1 2 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 3 3 4编码因素的试验方案 水平 x1 x2 x3 x4 1 1 1 1 1 1 5 3 4 6 7 0 0 1 1 1 11 10 9 8 1 1 1 1 1 1 2 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 3 3 4编制自然因数试验方案 z1 z2 z4 z3 7 5 6 5 6 5 6 5 6 5 7 0 7 0 7 0 2 0 95 65 7 5 90 1 6 1 6 1 6 1 2 2 0 2 0 1 2 2 0 1 2 1 2 85 95 85 95 85 95 85 55 55 60 60 60 90 90 7 5 65 55 55 65 65 7 5 1 1 1 1 1 1 1 x0 1 1 加入结构阵 3 4回归系数的计算 实验方案及计算格式如下 bj 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 yi2 yi x4 x3 x2 x1 x0 因素水平 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 fj aj sj bj dj 11 5 45 0 19 4 06 3 17 0 25 0 25 0 25 20 48 0 67 15 24 11 91 31613 28 1 6 0 29 1 38 1 22 53 61 12 8 2 32 11 04 9 76 589 69 8 8 8 8 57 00 54 38 51 04 54 82 51 36 55 14 51 80 49 18 57 22 54 04 53 71 3249 0 2957 2 2605 1 3005 2 2637 8 3040 4 2683 2 2418 7 3274 1 2920 3 2884 8 s 63 69f 10se 7 51fe 2s回 s1 s2 s3 s4 48 3f回 4slf 7 88flf 4 589 6931675 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 fj aj sj bj dj 11 5 45 0 19 4 06 3 17 0 25 0 25 0 25 20 48 0 67 15 24 11 91 31613 28 1 6 0 29 1 38 1 22 53 61 12 8 2 32 11 04 9 76 589 69 8 8 8 8 57 00 54 38 51 04 54 82 51 36 55 14 51 80 49 18 57 22 54 04 53 71 3249 0 2957 2 2605 1 3005 2 2637 8 3040 4 2683 2 2418 7 3274 1 2920 3 2884 8 s 63 69f 10se 7 51fe 2s回 s1 s2 s3 s4 48 3f回 4slf 7 88flf 4 589 6931675 9 3 5统计检验 3 5 1回归系数的检验 故 因素x1的回归系数显著性水平为0 25 故 因素x2的回归系数显著性水平为0 25 故 因素x4的回归系数显著性水平为0 25 3 5 2回归方程检验 故 回归方程的显著性水平为0 05 3 5 3失拟检验 显然 回归方程不仅不失拟而且拟合得很好 3 5 4回归方程的变换 将各因素编码公式 代入上式整理得 4 结果分析及总结 本试验探