六水平三因素的正交表如何设计??
确定试验因素的优水平和最优水平组合:分析A因素各水平对试验指标的影响。
由表2可以看出,A1的影响反映在第1、2、3号试验中,A2的影响反映在第4、5、6号试验中,A3的影响反映在第7、8、9号试验中。
A因素的1水平所对应的试验指标之和为:KA1=y1+y2+y3=10.0+11.4+14.3=35.7kA1= KA1/3=11.9A因素的2水平所对应的试验指标之和为:KA2=y4+y5+y6=13.7+9.0+11.0=33.7kA2=KA2/3=11.2A因素的3水平所对应的试验指标之和为:KA3=y7+y8+y9=10.3+13.2+8.0=31.5kA3=KA3/3=10.5同理可得:kB1=11.3kB2=11.2kB3=11.1因此,可计算得极差:RA=kA max-kA min=11.9-10.5=1.4RB=kB max-kB min=11.3-11.1=0.2由于RA>RB,所以可断定主次顺序为A>B。
两个因素的优水平组合A1B1为本试验的最优水平组合,即双孢蘑菇中多糖的提取的最优工艺条件为乙醇浓度50%,pH值为4。
补全表格:试验号 因素 试验结果A B 1 1 1 10.02 1 2 11.43 1 3 14.34 2 1 13.75 2 2 9.06 2 3 11.07 3 1 10.38 3 2 13.29 3 3 8.0K1 35.7 34.0 K2 33.7 33.6 K3 31.5 33.3 k1 11.9 11.3 k2 11.2 11.2 k3 10.5 11.1 极差 1.4 0.2 主次顺序 A>B 优水平 A1 B1 优组合 A1B1
怎么做12因素10水平正交表
展开全部 正交实验设计当析因设计要求的实验次数太多时,一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中,选择一部分有代表性水平组合进行试验。
因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs),但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说,选择适当的分式析因设计还是比较困难的。
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行33=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(3)3正交表按排实验,只需作9次,按L18(3)7正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
1.正交表正交表是一整套规则的设计表格,用 。
L为正交表的代号,n为试验的次数,t为水平数,c为列数,也就是可能安排最多的因素个数。
例如L9(34), (表11),它表示需作9次实验,最多可观察4个因素,每个因素均为3水平。
一个正交表中也可以各列的水平数不相等,我们称它为混合型正交表,如L8(4*24) (表12),此表的5列中,有1列为4水平,4列为2水平。
根据正交表的数据结构看出,正交表是一个n行c列的表,其中第j列由数码1,2,… Sj 组成,这些数码均各出现N/S 次,例如表11中,第二列的数码个数为3,S=3 ,即由1、2、3组成,各数码均出现 次。
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