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文档简介

引言

教学目标

例一（编码变换的比较）

原始变量电压(伏特)电流(安)电阻(欧姆)

原始变量编码变量电压(伏特)电流(安)电阻(欧姆)

例一（编码变换的比较）为验证欧姆定律,考虑由一个可变电阻和可变电压电源组成的电路.以电阻值和电流为试验因子,以电源的电压为响应变量.试验结果如下请利用Python分别拟合关于原始变量和编码变量的模型，并比较分析模型差异。原始变量编码变量电压(伏特)电流(安)电阻(欧姆)

编码之后,线性回归模型的系数与效应有无关系?

例二（回归系数估计与效应估计之间的关系）

试验号

原始变量编码变量时间速度(km/h)距离(km)尺寸(m)

除了更便于预测与优化外,利用线性回归模型还可以解决一些在固定效应模型中难以应对的情况,缺失试验数据导致不再是正交设计的情形

试验中无法准确控制连续定量试验因子取值的情形

例三（试验数据丢失）

试验号

原始变量编码变量时间速度(km/h)距离(km)尺寸(m)

例四（因子水平不稳定）

试验号原始变量编码变量时间速度(km/h)距离(km)尺寸(m)例五:某火炮射程的试验评估需求：某型火炮在80%的情况下射程不低于50km。是否需要科学试验与分析技术？试验目标？响应变量？试验因子？响应模型？试验设计方法？例五:某火炮射程的试验评估需求：某型火炮在80%的情况下射程不低于50km。例五:某火炮射程的试验评估统计量值样本均值59.9634样本方差229.7753标准差15.158395%置信区间下界56.176995%置信区间上界63.7498描述性数据分析：

探索潜在的规律

例五:某火炮射程的试验评估在一组条件下重复试验将显示响应的变异性,且因子水平的变化也会影响响应；简单的统计量（如平均值和标准差）无法充分告知决策者这些变化；报告最佳和最差性能条件以及局部可变性对于解释系统拥有的性能裕度（风险）量大有帮助。

描述性数据分析：

探索潜在的规律

例五:某火炮射程的试验评估方差分析:分析因子主效应与交互效应的显著性平方和自由度F值p值A10821.90661.048796.64570.0000B57.32291.0258.47240.0000C909.08011.04099.09860.0000D11.30501.050.97490.0000E69.77801.0314.63320.0000A:B0.34751.01.56680.2167A:C1208.76751.05450.40740.0000A:D125.99851.0568.13510.0000A:E156.49211.0705.63260.0000B:C0.00041.00.00190.9652B:D1103.34701.04975.05980.0000B:E0.34821.01.56990.2163C:D0.24851.01.12040.2951C:E0.20541.00.92620.3407D:E0.05071.00.22880.63

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