志同道合：真正的連續(xù)式統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)！?。。?！一個(gè)完整的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，包括很多步驟：選擇：由初步單因素或者經(jīng)驗(yàn)得到一些''所謂〃重要因素的大致最佳水平；篩選：篩選出''真正”的重要因素，Plackett—Burman設(shè)計(jì)；初級(jí)優(yōu)化：三水平的部分析因(FFD)加中心點(diǎn)設(shè)計(jì)，看看是否需要繼續(xù)尋找最優(yōu)水平位置，以及是否需要用相應(yīng)面設(shè)計(jì)進(jìn)行高級(jí)優(yōu)化和判斷下部用最速爬坡還是領(lǐng)分析；最速爬坡或領(lǐng)分析：非最佳水平位置，用爬坡法或領(lǐng)分析，找到大致最佳水平所在，兩者用在不同的情況下；高級(jí)優(yōu)化：如中心組合設(shè)計(jì)(CCD)或者BBD進(jìn)行優(yōu)化；以上是我在現(xiàn)在做畢業(yè)設(shè)計(jì)中的一些心得，里面的領(lǐng)分析我不會(huì)，需要用到SAS軟件，但是我的電腦一裝SAS8.2老是出問(wèn)題，后來(lái)，看到SPSS也能領(lǐng)分析，但是不是很會(huì)，希望能與在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上有心得的友人交流。就要畢業(yè)，想從事品質(zhì)管理一行，也請(qǐng)大家提出意見(jiàn)。本人是學(xué)生物工程的。夜已深，華工的宿舍依然燈火通明，可是忙碌了兩天試驗(yàn)我的卻要進(jìn)入夢(mèng)鄉(xiāng)，歡迎大家與我聯(lián)系。Dragonhlj(2003-9-2207:58:31)很不錯(cuò)的貼子，能不能將你的實(shí)例拿上來(lái)大家討論一下。renjiescut13(2003-9-2209:33:24)sorry，現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)中，晚上再發(fā)?。。?！八進(jìn)制(2003-9-2209:44:20)QUOTE:Originallypostedbyrenjiescut13at2003-9-2200:16:以上是我在現(xiàn)在做畢業(yè)設(shè)計(jì)中的一些心得，里面的領(lǐng)分析我不會(huì)，需要用到SAS軟件，但是我的電腦一裝SAS8.2老是出問(wèn)題，后來(lái)，看到SPSS也能領(lǐng)分析，但是不是很會(huì)，希望能與在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上有心得的友人交流。就要畢業(yè)，想從事品質(zhì)管理一行，也請(qǐng)大家提出意見(jiàn)。本人是學(xué)生物工程的。夜已深，華工的宿舍依然燈火通明，可是忙碌了兩天試驗(yàn)我的卻要進(jìn)入夢(mèng)鄉(xiāng)，歡迎大家與我聯(lián)系。在醫(yī)療和化工行業(yè)運(yùn)用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)非常好，而且很深入，在這方面是領(lǐng)先行業(yè)，軟件也一般使用SAS、SPSS和NCSS一些專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件，使用MINITAB的幾乎沒(méi)有，希望您能經(jīng)常來(lái)這里，我們一些討論，共同進(jìn)步，您在這里會(huì)有很大收獲，也希望能看到您帶來(lái)新氣息。常來(lái)！常聯(lián)系！renjiescut13(2003-9-2323:28:28)

下面是一個(gè)例子，引用過(guò)來(lái)的，和大家一起討論一下。試驗(yàn)數(shù)據(jù)（兩因素三水平的析因設(shè)計(jì)）：000040.3++1141.5---1-139.3+-1-140.9-+-1140000040.5000040.7000040.2000040.6分析結(jié)果:FullFactorialDesignFactors:2BaseDesign:2,4Runs:9Replicates:1Blocks:noneCenterpts(total):5AlltermsarefreefromaliasingFractionalFactorialFit:yversusX1,X2EstimatedEffectsandCoefficientsfory(codedunits)TermEffectCoefSECoefTPConstant40.42500.1037389.890.000X11.55000.77500.10377.470.002X20.65000.32500.10373.130.035X1*X2-0.0500-0.02500.1037-0.240.821CtPt0.03500.13910.250.814AnalysisofVariancefory(codedunits)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPMainEffects22.825002.825001.4125032.850.0032-WayInteractions10.002500.002500.002500.060.821Curvature10.002720.002720.002720.060.814ResidualError40.172000.172000.04300PureError40.172000.172000.04300

Total83.00222UnusualObservationsforyObsyFitSEFitResidualStResidTotal141.500041.50000.20740.0000*X439.300039.30000.20740.0000*X540.900040.90000.20740.0000*X640.000040.00000.20740.0000*XXdenotesanobservationwhoseXvaluegivesitlargeinfluence.EstimatedCoefficientsforyusingdatainuncodedunitsTermCoefConstant19.5000X10.310000X20.100000X1*X2-0.00100000CtPt0.035000LeastSquaresMeansforyMeanSEMeanX13039.650.14664041.200.1466X215040.100.146616040.750.1466X1*X23015039.300.20744015040.900.20743016040.000.20744016041.500.2074MeanforCenterPoint=40.46renjiescut13(2003-9-2323:54:32)

為了簡(jiǎn)單，我就省略了前面的screeningdesign，直接將篩選出來(lái)的兩個(gè)因素進(jìn)行初步優(yōu)化。由分析可知，交互作用和曲線的檢測(cè)都不顯著，因而可能我們此時(shí)還沒(méi)有找到最佳水平范圍。為此，我們利用最速法大致尋找最佳水平范圍（注，這里不用相應(yīng)面的原因是曲線不顯著）由上面數(shù)據(jù)我們?cè)O(shè)計(jì)最速法：（X1和X2為編碼變量，A和B為非編碼變量）步長(zhǎng)X1X2ABY原點(diǎn)0035155△10.4252原點(diǎn)+△10.424015741.0原點(diǎn)+2△20.844515942.9原點(diǎn)+3^31.265016147.1原點(diǎn)+4^41.685516349.7原點(diǎn)+5^52.106016553.8原點(diǎn)+6^62.526516759.9原點(diǎn)+7^72.947016965.0原點(diǎn)+8△83.367517170.4原點(diǎn)+9△93.788017377.6原點(diǎn)+10^104.208517580.3原點(diǎn)+11△114.629017976.2原點(diǎn)+12△125.049518175.1從上面的設(shè)計(jì)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)可知：最佳水平大致在：原點(diǎn)+10△附近，即X1為85、X2為175。我們以它為中心進(jìn)行析因設(shè)計(jì)000079.9000080.3000079.7+-1-178++1179.5000080---1-176.5-+-1177000079.8FullFactorialDesignFactors:2BaseDesign:2,4Runs:9Replicates:1Blocks:noneCenterpts(total):5Alltermsarefreefromaliasing

FractionalFactorialFit:yversusX1,X2EstimatedEffectsandCoefficientsfory(codedunits)TermEffectCoefSECoefTPConstant77.75000.1151675.450.000X12.00001.00000.11518.690.001X21.00000.50000.11514.340.012X1*X2CtPt0.50000.25002.19000.11512.170.0960.154414.180.000AnalysisofVariancefory(codedunits)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPMainEffects25.00005.00002.500047.170.0022-WayInteractions10.25000.25000.25004.720.096Curvature110.658010.658010.6580201.090.000ResidualError40.21200.21200.0530PureError40.21200.21200.0530Total816.1200UnusualObservationsforyObsyFitSEFitResidualStResid177.000077.00000.23020.0000*X476.500076.50000.23020.0000*X778.000078.00000.2302-0.0000*X979.500079.50000.23020.0000*XdenotesanobservationwhoseXvaluegivesitlargeinfluence.EstimatedCoefficientsforyusingdatainuncodedunitsTermCoefConstant192.000-1.55000

X2-0.750000X1*X20.0100000CtPt2.19000renjiescut13（2003-9-2400:14:22）由曲線的顯著性可知，一階模型已經(jīng)不合適了。而且曲線的顯著性也說(shuō)明了我們的試驗(yàn)已經(jīng)接近最優(yōu)點(diǎn)。X2-0.750000為此，我們就可以進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，高級(jí)優(yōu)化即響應(yīng)面優(yōu)化了。響應(yīng)面優(yōu)化，我們這里省略，這個(gè)例子我只是想說(shuō)明，一個(gè)試驗(yàn)不是很盲目的進(jìn)行所謂的優(yōu)化，即使優(yōu)化以后，也不是非得要用響應(yīng)面來(lái)優(yōu)化。很多東東是要看情況的，比如這個(gè)試驗(yàn)，我們1）先進(jìn)行篩選試驗(yàn)從眾多因素中選出重要影響因子；2）利用篩選出來(lái)的因子進(jìn)行初步優(yōu)化如析因設(shè)計(jì)+中心點(diǎn)，利用曲線和交互作用的顯著性與否，我們來(lái)選擇下一步試驗(yàn)；3）如果曲線或交互作用顯著，則我們利用領(lǐng)分析進(jìn)行試驗(yàn)（通過(guò)分析，這個(gè)例子我們沒(méi)有必要用它），尋找最佳水平范圍。如果不顯著，我們就要利用最速爬坡法尋找最佳水平的大致位置（這里因?yàn)榍€和交互作用不顯著，我們采用了最速法）。4）利用最速法或者領(lǐng)分析，我們大致知道了因素水平的最佳范圍，在這個(gè)范圍內(nèi)，我們就可以比較放心的使用高級(jí)優(yōu)化了。這比由單因素試驗(yàn)先得到各自的最佳水平，再組合使用高級(jí)優(yōu)化如響應(yīng)面法，要保險(xiǎn)的多，因?yàn)樗鲆暳私换プ饔?，往往找不到最佳水平，得不到最佳響?yīng)值。5）當(dāng)然，在整個(gè)試驗(yàn)中，例如，最后我們已經(jīng)得到需要用響應(yīng)面來(lái)優(yōu)化試驗(yàn)時(shí)，我們可以在初級(jí)優(yōu)化如析因設(shè)計(jì)得基礎(chǔ)上，加上若干中心點(diǎn)和a值，就得到了響應(yīng)面設(shè)計(jì)，這樣就節(jié)約了試驗(yàn)和資源了。以上本人通過(guò)做試驗(yàn)和看書(shū)得來(lái)，有不詳之處還望批評(píng)之處。特別是領(lǐng)分析，我還不是很清楚，不知，這里有清楚得高手否？：），急需交流。由于時(shí)間緊，已是凌晨了，所以可能有點(diǎn)匆忙，希望錯(cuò)誤不是很多。alpha111（2003-9-2520:07:38）QUOTE:Originallypostedbyrenjiescut13at2003-9-2200:16:一個(gè)完整的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，包括很多步驟：選擇：由初步單因素或者經(jīng)驗(yàn)得到一些''所謂"重要因素的大致最佳水平；篩選：篩選出''真正”的重要因素，Plackett-Burman設(shè)計(jì)；初級(jí)優(yōu)化：三水平的部分析因（FFD...建議使用SAS6.12版的。我們很早就在用了，從來(lái)沒(méi)出現(xiàn)什么問(wèn)題，只要把時(shí)間設(shè)置一下就OK了。不過(guò)現(xiàn)在使用SAS的人很少了，太專(zhuān)業(yè)了，我們學(xué)了四年，也只在基礎(chǔ)模塊上玩玩，只能用一些常用的統(tǒng)計(jì)方法?，F(xiàn)在社會(huì)上基本上都用SPSS，在品質(zhì)管理中使用MINITAB較從。alpha111（2003-9-2520:29:53）QUOTE:Originallypostedbyrenjiescut13at2003-9-2400:14:由曲線的顯著性可知，一階模型已經(jīng)不合適了。而且曲線的顯著性也說(shuō)明了我們的試驗(yàn)已經(jīng)接近最優(yōu)點(diǎn)。為此，我們就可以進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，高級(jí)優(yōu)化即響應(yīng)面優(yōu)化了。響應(yīng)面優(yōu)化，我們這里省略，這個(gè)例子我只是想說(shuō)明...呵呵，老兄這里的人可沒(méi)那么專(zhuān)業(yè)，有些人根本連概率統(tǒng)計(jì)都沒(méi)學(xué)過(guò)。連TIMESERIES，RERESSION，ANOVA都不懂的。更不用說(shuō)領(lǐng)分析(在SAS中應(yīng)該是指趨勢(shì)面分析吧)了，小弟也只是稍微了解一點(diǎn)，大學(xué)時(shí)也沒(méi)系統(tǒng)的學(xué)過(guò)。趨勢(shì)面分析(TREND-SURFACE)是以多元回歸分析理論為基礎(chǔ)的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它是用位置坐標(biāo)的多元多項(xiàng)式回歸來(lái)估計(jì)求知值的方法。一階趨勢(shì)命令如下：PROCGLM；MLDELZ=XY/P；二階：PROCGLM；MODELZ=X*YX*XX*YY*Y/P'三階：PROCGLM；MODELZ=XYX*XY*YX*X*XX*X*YX*Y*YY*Y*Y；就是用GLM(廣義線性模型過(guò)程)過(guò)程。最后就看擬合優(yōu)度(R-SQUARE)較高的就行了。你用SAS的，我講的應(yīng)該看的懂的。renjiescut13(2003-9-2523:56:15)sorry，我不是很懂那個(gè)東東，sas的語(yǔ)言我不會(huì)，我也是從試驗(yàn)設(shè)計(jì)的角度來(lái)研究sas的用法，我的是sas8.2，我說(shuō)的可能和趨勢(shì)面分析有點(diǎn)不同，具體不知道，好像看過(guò)其他一些書(shū)，有講你說(shuō)的，但是沒(méi)有我想要得。唉?。。?！alpha111(2003-9-2618:26:34)我今天查了一下我在大學(xué)時(shí)學(xué)的課程，里面有提到一個(gè)叫嶺回歸的，不知是不是你所說(shuō)的嶺分析。具體就是在回歸分析的回歸診斷中，當(dāng)自變量之間存在共線性的時(shí)候，我們一般就用嶺回歸來(lái)代替，配合嶺回歸分析，可用plot語(yǔ)句畫(huà)嶺跡。在一般的回歸分析語(yǔ)句后面加選項(xiàng)/RIDGE=0.01TO0.1BY0.010.20.3即為嶺回歸。RIDGE=......表示取一系列嶺回歸的值，由于K值越小越好，取K為0.010.02,......，0.3,后面0.2,0.3以防不測(cè)。然后就要看嶺跡圖了，當(dāng)K為某個(gè)值A(chǔ)時(shí)，各嶺跡都趨向平穩(wěn)，這個(gè)K就是我們所要的，然后再把它代入選項(xiàng)/RIDGE=A作回歸，作為比較，還列出K=0，0.2,0.3的計(jì)算結(jié)果，然后在輸出的數(shù)據(jù)集中，比較不同的K，我們可以看到，就在K=A時(shí)各變量的RIDGEVIF最接近于1。這個(gè)方程就是我們所要的嶺回歸方程。總的來(lái)說(shuō)，嶺回歸就是用來(lái)解決多元線性回歸中共線性問(wèn)題的。不知這是不是你所說(shuō)的嶺分析。renjiescut13(2003-9-2623:17:44)不錯(cuò)，領(lǐng)回歸產(chǎn)生于變量共線性問(wèn)題上，試驗(yàn)設(shè)計(jì)中由于變量間的曲線關(guān)系，我們就可以用領(lǐng)回歸模擬一條曲線，由這個(gè)曲線，我們就可以大致找到一個(gè)變量水平最佳的范圍。可是，我應(yīng)該用哪個(gè)軟件進(jìn)行分析了，除了sas，spss。呵呵，而且不要過(guò)多的理論，最好有試驗(yàn)例子。(要求比較高呀)bigeyewolf(2003-10-0622:50:12)

SAS和SPSS都一度想學(xué)，后來(lái)發(fā)現(xiàn)社會(huì)上用得真少就沒(méi)學(xué)，不過(guò)其中的功能確實(shí)大部分在MINITAB中都有。David.lu(2003-10-1313:14:02)嶺分析，沒(méi)有學(xué)過(guò)。renjiescut13(2003-10-2016:52:24)希望有人可以告訴我，這樣我對(duì)于試驗(yàn)設(shè)計(jì)這部分就可以銜接起來(lái)了。謝謝！renjiescut13(2003-10-2423:39:29)謝謝alpha.111的回復(fù)，衷心謝謝了！你的回復(fù)給了我很大的啟發(fā)。游海龍(2004-3-0121:15:36)我也在，弄試驗(yàn)設(shè)計(jì)的了內(nèi)容，我是微電子的