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文档简介

1、均匀设计和正交设计的比较    正交设计和均匀设计是目前最流行的两种试验设计的方法,它们各有所长,相互补充,给使用者提供了更多的选择。本节将讨论两种试验设计的特点。    首先正交设计具有正交性,如果试验按它设计,可以估计出因素的主效应,有时也能估出它们的交互效应。均匀设计是非正交设计,它不可能估计出方差分析模型中的主效应和交互效应,但是它可以估出回归模型中因素的主效应和交互效应(参见1.3节)。    正交设计用于水平数不高的试验,因为它的试验数至少为水平数的平方。我们曾遇到一项试验,有五个因素,每个因

2、素取31水平,其全部组合有个,若用正交设计,至少需要做次试验,而用均匀设计只需31次,所以均匀设计适合于多因素多水平试验。    均匀设计提供的均匀设计表在选用时有较多的灵活性。例如,一项试验若每个因素取4个水平,用来安排,只需作16次试验,若改为5水平,则需用表,作25次试验。从16次到25次对工业试验来讲工作量有显著地不同。又如在一项试验中,原计划用均匀设计来安排五个因素,每个有13个水平。后来由于某种需要,每个因素改为14个水平,这时可用来安排,试验次数只需增加一次。均匀设计的这个性质,有人称为“试验次数随水平增加有“连续性”,并称正交设计“有跳跃性”。&#

3、160;   正交设计的数据分析程式简单,有一个计算器就可以了,且“直观分析”可以给出试验指标Y随每个因素的水平变化的规律。均匀设计的数据要用回归分析来处理,有时需用逐步回归等筛选变量的技巧,非使用电脑不可。幸好电脑在我国已日趋普及,找一台电脑已不是很困难的事。配合本书,我们已编了一套软件,并有相应的说明。    下面我们对两种设计的均匀性作一比较。在3.2节我们曾通过线性变换将一个均匀设计表的元素变到(0,1)中,它的n行对应于中的n点。用类似的方法,也可以将表变换为中的n点。这两个点集的偏差可以衡量它们的均匀性,或代表性。要合理地比较两种设

4、计的均匀性并不容易,因为很难找到二个设计有相同的试验数和相同的水平数,一个来自正交设计,另一个来自均匀设计。由于这种困难,我们从如下三个角度来比较:    i)试验数相同时的偏差的比较    表23给出当因素数s=2,3,4 时两种试验的偏差比较,其中“UD”为均匀设计,“OD”为正交设计。表23 实验数相同时两种设计的偏差ODUDs=2s=3s=4s=50.43750.14450.57810.20000.68360.27090.30560.19440.42130.31020.51770.40660.43750.11630.57810

5、.18380.68380.22330.76270.22720.43750.09080.57810.12620.68360.17050.76270.20700.23440.09080.33010.12620.41380.17050.48710.20700.19000.07640.27100.12940.34390.17930.40950.22610.30560.07100.42130.12050.51770.16730.59810.21150.34380.17970.50780.28220.6309    例如,当s=2时,若用来安排试验,其偏差为0.4375;若用

6、表,则偏差最好时要达0.1445。显然后者比前者均匀性要好得多,值得注意的是,在比较中我们没有全部用表,如果全部用表,其均匀设计的偏差会进一步减小。这种比较方法对正交设计是不公平的,因为当试验数给定时,水平数减少,则偏差会增大。所以这种比较方法正交设计明显地吃亏。在过去许多正交设计的书籍中,强烈地推荐用二水平的正交表,从偏差的角度来看,这种观点是错误的。    ii)水平数相同时偏差的比较    表24的前两列给出了两种设计水平数相同,但试验数不同的比较,其中当均匀设计的试验数为n时,相应正交设计的试验数为,例如的偏差0.1875,而

7、的偏差为0.1597,两者差别并不很大。所以用安排的试验其效果虽然比不上,但其效果并不太差,而试验次数却少了6倍。表24 水平数相同时两种设计的偏差ODDUDD0.15970.18750.13780.15820.12110.14450.10800.15740.09750.11250.08880.11360.08160.11630.07540.09620.06560.08330.05480.0779    iii)偏差相近时试验次数的比较    刚才我们讲到比不上,如果让试验次数适当增加,使相应的偏差与的偏差相接近,例如的偏差为0.1445,比的偏差略好,但试验次数可省36/8=4.5倍,表25的最后一列给出了多种情形的比较及其可节省的试验倍数。    综合上述三种角度的比较,如果用偏差作为均匀性的度量,均匀设计明显地优于正交设计,并可节省四至十几倍的试验。表25 水平数相近时两种设计的比较ODDUDD#OD/#UD0.15970.14454.50.13780.11254.90

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