響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)課件

1、響應(yīng)面法在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中應(yīng)用 科研過(guò)程中，為了提高目標(biāo)產(chǎn)物產(chǎn)量、品質(zhì)，或者是減低成本，都需要做試驗(yàn)。如何安排試驗(yàn)，有一個(gè)方法問(wèn)題不好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，即使做了大量的試驗(yàn)，也未必能達(dá)到預(yù)期的目的；一個(gè)好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，既可以減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，縮短試驗(yàn)時(shí)間和避免盲目性，又能迅速得到有效的結(jié)果。什么叫做（優(yōu)化）試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法？把數(shù)學(xué)上優(yōu)化理論、技術(shù)應(yīng)用于試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，科學(xué)的安排試驗(yàn)、處理試驗(yàn)結(jié)果的方法。采用科學(xué)的方法去安排試驗(yàn)，處理試驗(yàn)結(jié)果，以最少的人力和物力消費(fèi)，在最短的時(shí)間內(nèi)取得更多、更好的生產(chǎn)和科研成果的最有效的技術(shù)方法。 優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法起源 上世紀(jì)30年代，由于農(nóng)業(yè)試驗(yàn)的需要，費(fèi)歇爾(R.A.Fishe

2、r)在試驗(yàn)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析方面做出了一系列先驅(qū)工作，從此試驗(yàn)設(shè)計(jì)成為統(tǒng)計(jì)科學(xué)的一個(gè)分支。 上世紀(jì)40年代，在二次世界大戰(zhàn)期間，美國(guó)軍方大量應(yīng)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。 隨后，F(xiàn).Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)都作出了杰出的貢獻(xiàn)，使該分支在理論上日趨完善，在應(yīng)用上日趨廣泛。50年代，日本統(tǒng)計(jì)學(xué)家田口玄一將試驗(yàn)設(shè)計(jì)中應(yīng)用最廣的正交設(shè)計(jì)表格化，在方法解說(shuō)方面深入淺出為試驗(yàn)設(shè)計(jì)的更廣泛使用作出了眾所周知的貢獻(xiàn)。我國(guó)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 60末期代，華羅庚教授在我國(guó)倡導(dǎo)與普及的“優(yōu)選法”，如黃金分割法、分?jǐn)?shù)法和斐波那契數(shù)列法等。

3、 數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)者在工業(yè)部門中普及 “正交設(shè)計(jì)”法 。 70年代中期，優(yōu)選法在全國(guó)各行各業(yè)取得明顯成效。 1978年，七機(jī)部由于導(dǎo)彈設(shè)計(jì)的要求，提出了一個(gè)五因素的試驗(yàn)，希望每個(gè)因素有多余10個(gè)水平，而試驗(yàn)總數(shù)又不超過(guò)50，顯然優(yōu)選法和正交設(shè)計(jì)都不能用，隨后，方開泰教授（中國(guó)科學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所）和王元院士提出 “均勻設(shè)計(jì)”法，這一方法在導(dǎo)彈設(shè)計(jì)中取得了成效。優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)在科學(xué)研究中的地位與意義 1.試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法是一項(xiàng)通用技術(shù)，是當(dāng)代科技人員必須掌握的技術(shù)方法。2.科學(xué)地安排實(shí)驗(yàn)，以最少的人力和物力消費(fèi)，在最短的時(shí)間內(nèi)取得更多、更好的科研成果。簡(jiǎn)稱為：多、快、好、省。 可應(yīng)用于： 提高試驗(yàn)效率、優(yōu)化

4、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、改進(jìn)工藝技術(shù)等。試驗(yàn)設(shè)計(jì)流程建立試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。明確試驗(yàn)指標(biāo)。尋找對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的可能影響因素。識(shí)別可控因素和噪聲因素。選擇適用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法安排和實(shí)施試驗(yàn)。分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)，尋找因素水平的最優(yōu)組合。驗(yàn)證和應(yīng)用試驗(yàn)結(jié)果，評(píng)價(jià)試驗(yàn)績(jī)效 。響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)Response surface methodology縮寫RSM雜志名稱影響因子(2006年數(shù)據(jù))Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America10.452Journal of Biomedical Materials Research6.

5、352Biomaterials3.799Applied Microbiology and Biotechnology2.358Journal of Agricultural and Food Chemistry2.327Food Chemistry1.535Bioresource Technology1.387Process Biochemistry1.375Journal of Food Engineering1.209European Food Research and Technology1.084Journal of Food Science0.992000年來(lái)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中以“主題

6、=響應(yīng)面設(shè)計(jì)”檢索的文章數(shù)量SDOL中2003以來(lái)以“ITLE-ABSTR-KEY(response surface method)”檢索得到的文獻(xiàn)數(shù)量 響應(yīng)面設(shè)計(jì)方法(Response Surface Methodology，RSM)是利用合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法并通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到一定數(shù)據(jù)，采用多元二次回歸方程來(lái)擬合因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)對(duì)回歸方程的分析來(lái)尋求最優(yōu)工藝參數(shù)，解決多變量問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)方法。什么是RSM？ 在響應(yīng)分析中，觀察值y可以表述為： 其中 是自變量 的函數(shù)，是誤差項(xiàng)。 在響應(yīng)面分析中，首先要得到回歸方程，然后通過(guò)對(duì)自變量 的合理取值，求得使 最優(yōu)的值，這就是響應(yīng)面設(shè)計(jì)試驗(yàn)

7、的目的。確信或懷疑因素對(duì)指標(biāo)存在非線性影響；因素個(gè)數(shù)2-7個(gè)，一般不超過(guò)4個(gè)；所有因素均為計(jì)量值數(shù)據(jù)；試驗(yàn)區(qū)域已接近最優(yōu)區(qū)域；基于2水平的全因子正交試驗(yàn)。適用范圍中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)(Central Composite Design，CCD)；Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)。響應(yīng)面方法分類確定因素及水平，注意水平數(shù)為2，因素?cái)?shù)一般不超過(guò)4個(gè)，因素均為計(jì)量值數(shù)據(jù)；創(chuàng)建“中心復(fù)合”或“Box-Behnken”設(shè)計(jì)；確定試驗(yàn)運(yùn)行順序(Display Design)；進(jìn)行試驗(yàn)并收集數(shù)據(jù)；分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)；優(yōu)化因素的設(shè)置水平。一般步驟1. 中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)Central Composite Design,CCD

8、 立方點(diǎn) 軸向點(diǎn) 中心點(diǎn) 區(qū)組 旋轉(zhuǎn)性基本概念三因子中心復(fù)合設(shè)計(jì)布點(diǎn)示意圖 立方點(diǎn)(cube point)立方點(diǎn)，也稱立方體點(diǎn)、角點(diǎn)，即2水平對(duì)應(yīng)的“-1”和“+1”點(diǎn)。各點(diǎn)坐標(biāo)皆為+1或-1。在k個(gè)因素的情況下，共有2k個(gè)立方點(diǎn) 軸向點(diǎn)(axial point)軸向點(diǎn)，又稱始點(diǎn)、星號(hào)點(diǎn)，分布在軸向上。除一個(gè)坐標(biāo)為+或-外，其余坐標(biāo)皆為0。在k個(gè)因素的情況下，共有2k個(gè)軸向點(diǎn)。 中心點(diǎn)(center point)中心點(diǎn)，亦即設(shè)計(jì)中心，表示在圖上，坐標(biāo)皆為0。 區(qū)組(block)也叫塊。設(shè)計(jì)包含正交模塊，正交模塊可以允許獨(dú)立評(píng)估模型中的各項(xiàng)及模塊影響，并使誤差最小化。但由于把區(qū)組也作為一個(gè)因素來(lái)

9、安排，增加了分析的復(fù)雜程度。 旋轉(zhuǎn)性(rotatable)旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)具有在設(shè)計(jì)中心等距點(diǎn)上預(yù)測(cè)方差恒定的性質(zhì)，這改善了預(yù)測(cè)精度。的選取在的選取上可以有多種出發(fā)點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)性是個(gè)很有意義的考慮。在k個(gè)因素的情況下，應(yīng)取=2k/4當(dāng)k=2， =1.414；當(dāng)k=3， =1.682；當(dāng)k=4， =2.000；當(dāng)k=5， =2.378 按上述公式選定的值來(lái)安排中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)(CCD)是最典型的情形，它可以實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)的序貫性，這種CCD設(shè)計(jì)特稱中心復(fù)合序貫設(shè)計(jì)(central composite circumscribed design,CCC)，它是CCD中最常用的一種。如果要求進(jìn)行CCD設(shè)計(jì)，但又希望試驗(yàn)

10、水平安排不超過(guò)立方體邊界，可以將軸向點(diǎn)設(shè)置為+1及-1，則計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)將原CCD縮小到整個(gè)立方體內(nèi)，這種設(shè)計(jì)也稱為中心復(fù)合有界設(shè)計(jì)(central composite inscribed design,CCI)。這種設(shè)計(jì)失去了序貫性，前一次在立方點(diǎn)上已經(jīng)做過(guò)的試驗(yàn)結(jié)果，在后續(xù)的CCI設(shè)計(jì)中不能繼續(xù)使用。 對(duì)于值選取的另一個(gè)出發(fā)點(diǎn)也是有意義的，就是取=1，這意味著將軸向點(diǎn)設(shè)在立方體的表面上，同時(shí)不改變?cè)瓉?lái)立方體點(diǎn)的設(shè)置，這樣的設(shè)計(jì)稱為中心復(fù)合表面設(shè)計(jì) (central composite face-centered design,CCF)。這樣做，每個(gè)因素的取值水平只有3個(gè)(-1,0,1)，而一

11、般的CCD設(shè)計(jì)，因素的水平是5個(gè)(-,-1,0,1,),這在更換水平較困難的情況下是有意義的。 這種設(shè)計(jì)失去了旋轉(zhuǎn)性。但保留了序貫性，即前一次在立方點(diǎn)上已經(jīng)做過(guò)的試驗(yàn)結(jié)果，在后續(xù)的CCF設(shè)計(jì)中可以繼續(xù)使用，可以在二階回歸中采用。中心點(diǎn)的個(gè)數(shù)選擇 滿足旋轉(zhuǎn)性的前提下，如果適當(dāng)選擇Nc，則可以使整個(gè)試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)的預(yù)測(cè)值都有一致均勻精度(uniform precision)。見下表：但有時(shí)認(rèn)為，這樣做的試驗(yàn)次數(shù)多，代價(jià)太大， Nc其實(shí)取2以上也可以；如果中心點(diǎn)的選取主要是為了估計(jì)試驗(yàn)誤差， Nc取4以上也夠了?？傊?，當(dāng)時(shí)間和資源條件都允許時(shí)，應(yīng)盡可能按推薦的Nc個(gè)數(shù)去安排試驗(yàn)，設(shè)計(jì)結(jié)果和推測(cè)出的最佳點(diǎn)

12、都比較可信。實(shí)在需要減少試驗(yàn)次數(shù)時(shí)，中心點(diǎn)至少也要2-5次。2.Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)將各試驗(yàn)點(diǎn)取在立方體棱的中點(diǎn)上三因子布點(diǎn)示意圖 在因素相同時(shí)，比中心復(fù)合設(shè)計(jì)的試驗(yàn)次數(shù)少； 沒(méi)有將所有試驗(yàn)因素同時(shí)安排為高水平的試驗(yàn)組合，對(duì)某些有安全要求或特別需求的試驗(yàn)尤為適用； 具有近似旋轉(zhuǎn)性，沒(méi)有序貫性。特點(diǎn)擬合選定模型；分析模型的有效性：P值、R2及R2(adj)、s值、失擬分析、殘差圖等；如果模型需要改進(jìn)，重復(fù)1-3步；對(duì)選定模型分析解釋：等高線圖、曲面圖；求解最佳點(diǎn)的因素水平及最佳值；進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)。3.分析響應(yīng)面設(shè)計(jì)的一般步驟4.響應(yīng)面設(shè)計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資料SAS系統(tǒng)概述SAS系

13、統(tǒng)簡(jiǎn)介界面操作SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介概況SAS是美國(guó)SAS軟件研究所研制的一套大型集成應(yīng)用軟件系統(tǒng)，具有完備的數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)功能。尤其是創(chuàng)業(yè)產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)部分，由于其具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，一直為業(yè)界著名軟件，在數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域，被譽(yù)為國(guó)際上的標(biāo)準(zhǔn)軟件和最權(quán)威的優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)軟件包。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，SAS已被全世界120多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的近三萬(wàn)家機(jī)構(gòu)所采用，直接用戶則超過(guò)三百萬(wàn)人，遍及金融、醫(yī)藥衛(wèi)生、生產(chǎn)、運(yùn)輸、通訊、政府和教育科研等領(lǐng)域。概述SAS系統(tǒng)全稱為Statistical Analysis System。SAS系統(tǒng)最早由美國(guó)北卡羅來(lái)納州立大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制

14、，并于1976年成立了SAS軟件研究所，正式推出SAS軟件。SAS現(xiàn)在的最新版本為9.1版，根據(jù)不同的安裝方式，所占硬盤空間大約為1-2G。目前應(yīng)用比較廣泛的版本還有6.12版和8.2版。SAS 全球?qū)I(yè)認(rèn)證 SAS專業(yè)認(rèn)證是一項(xiàng)擁有極高國(guó)際聲譽(yù)的專業(yè)認(rèn)證，在歐美等國(guó)的職場(chǎng)上流行的一句話“If you have a SAS certification, You will never lose your job”。獲取SAS全球?qū)I(yè)認(rèn)證，既是你自身技術(shù)能力的體現(xiàn)，也將幫助您開創(chuàng)美好的未來(lái)，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先位置。 SAS的模塊化結(jié)構(gòu)SAS系統(tǒng)是一個(gè)組合軟件系統(tǒng)，連同正在開發(fā)的模塊，它一共由5

15、0個(gè)左右的功能模塊組合而成。SAS的基本部分是SAS/BASE模塊，該模塊是SAS系統(tǒng)的核心，承擔(dān)著主要的數(shù)據(jù)管理任務(wù)，并管理SAS的用戶使用環(huán)境，進(jìn)行用戶語(yǔ)言的處理，調(diào)用其它SAS模塊和產(chǎn)品。在SAS/BASE的基礎(chǔ)上，用戶還可以增加各種模塊而增加不同的功能，如SAS/STAT（統(tǒng)計(jì)分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/OR（運(yùn)籌學(xué)模塊）、SAS/IML（交互式矩陣程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言模塊）等。SAS的操作方式經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，SAS現(xiàn)在已經(jīng)成為一套完整的第四代計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，使用程序方式，用戶可以完成所有工作，包括統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)、建模和模擬抽樣等。此外，SAS還提供了各類概率分析函數(shù)、分位

16、數(shù)函數(shù)、樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)，使用戶能方便地實(shí)現(xiàn)特殊統(tǒng)計(jì)要求。操作界面入門SAS的主窗口菜單欄命令欄工具欄窗體窗口欄狀態(tài)欄SAS的子窗口SAS啟動(dòng)時(shí)，默認(rèn)會(huì)打開以下五個(gè)窗口：增強(qiáng)型程序編輯器（Enhanced Editor）窗口日志（Log）窗口結(jié)果輸出（Output）窗口資源管理器（Explorer）窗口結(jié)果（Results）窗口增強(qiáng)型程序編輯器（Enhanced Editor）窗口系統(tǒng)默認(rèn)提供的程序編輯窗口以不同的顏色顯示出SAS程序中不同的部分，并同時(shí)進(jìn)行語(yǔ)法檢查，如用深藍(lán)色表示數(shù)據(jù)步/程序步開始；藍(lán)色表示關(guān)鍵字；棕色表示字符串；淺黃色表示數(shù)據(jù)塊；紅色表示可能的錯(cuò)誤。增強(qiáng)型程序編

17、輯器窗口中的內(nèi)容在保存時(shí)應(yīng)當(dāng)被存為SAS程序格式，實(shí)際上就是擴(kuò)展名為“.sas”的純文本文件。Log窗口Log窗口用于輸出程序在運(yùn)行時(shí)的各種有關(guān)信息。主要有以下幾種內(nèi)容：程序行，黑色，記錄執(zhí)行過(guò)的每一條語(yǔ)句。提示，藍(lán)色，以NOTE開始，提供系統(tǒng)或程序運(yùn)行的一些常規(guī)信息，大多數(shù)時(shí)候我們可以視而不見。警告，綠色，以WARNING開始，一般在程序中含有系統(tǒng)可以自動(dòng)更正的小錯(cuò)誤時(shí)出現(xiàn)，此時(shí)會(huì)提供錯(cuò)誤序列號(hào)。錯(cuò)誤，紅色，以ERROR開始，當(dāng)出現(xiàn)該信息說(shuō)明程序有錯(cuò)誤，執(zhí)行結(jié)構(gòu)必然是不正確的。Log窗口中的內(nèi)容在保存時(shí)應(yīng)當(dāng)被存為擴(kuò)展名為“.log”的純文本文件。結(jié)果輸出（Output）窗口從該窗口中，可以對(duì)

18、SAS程序的輸出結(jié)果進(jìn)行閱讀。結(jié)果輸出窗口中的內(nèi)容是分頁(yè)顯示的，每一頁(yè)最上方均顯示相應(yīng)的頁(yè)標(biāo)題，結(jié)果生成時(shí)的日期和時(shí)間。當(dāng)結(jié)果輸出非常長(zhǎng)時(shí)，為了能夠方便地查閱某一部分結(jié)果，可以利用結(jié)果（Results）窗口中的目錄樹進(jìn)行快速定位。結(jié)果輸出窗口中的內(nèi)容可以保存為擴(kuò)展名為.lst的純文本文件。結(jié)果（Results）窗口結(jié)果窗口幫助用戶瀏覽和管理所提交SAS程序的輸出結(jié)果。在該窗口中將SAS系統(tǒng)的所有輸出結(jié)果依次按照目錄樹的結(jié)構(gòu)加以排列，每一個(gè)過(guò)程步的結(jié)果被表示為一個(gè)結(jié)點(diǎn)，展開該結(jié)點(diǎn)就可進(jìn)一步看到表示不同輸出內(nèi)容的子結(jié)點(diǎn)，使用鼠標(biāo)右鍵單擊每個(gè)結(jié)點(diǎn)，就可對(duì)輸出結(jié)果的各部分進(jìn)行察看、存儲(chǔ)、打印、刪除等操

19、作。資源管理器（Explorer）窗口資源管理器窗口的作用類似于Windows操作系統(tǒng)的資源管理器，用于瀏覽和管理SAS系統(tǒng)中的各種文件。其它子窗口除了增強(qiáng)型編輯器外，SAS還提供了普通的程序編輯（program editor）窗口；當(dāng)使用SAS作圖時(shí)，相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)圖會(huì)在專門的Graph窗口中輸出；SAS的數(shù)據(jù)集顯示窗口Viewtable等。SAS系統(tǒng)工作過(guò)程中，系統(tǒng)主菜單是動(dòng)態(tài)變化的，隨當(dāng)前激活的窗口不同而有不同的組織結(jié)構(gòu)，提供不同的主菜單命令。其中的主要命令及功能：File（文件）支持SAS文件的調(diào)入、保存及打印的功能。Edit（編輯）支持編輯窗口的基本編輯操作（例如：清空、復(fù)制、剪切等）V

20、iew（瀏覽）支持SAS系統(tǒng)用戶在多窗口之間切換Tools（工具）提供對(duì)各種輸出結(jié)構(gòu)進(jìn)行編輯的工具，如：表格、圖形、報(bào)告等，并支持進(jìn)行系統(tǒng)環(huán)境和狀態(tài)的設(shè)置Run（運(yùn)行）用于執(zhí)行或調(diào)用程序Solutions（解決方案）支持用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析SAS的工具欄工具欄圖標(biāo)提供了常見任務(wù)的快捷操作方式打印預(yù)覽新建打開保存打印剪切復(fù)制粘貼撤銷建立新庫(kù)資源瀏覽器窗口執(zhí)行清除暫停幫助進(jìn)入方法Solution Analysis Design of Experiments 點(diǎn)Yes 提供ADX 模塊的操作信息或 點(diǎn)No 則直接進(jìn)入ADX 模塊工具欄上第3-8 個(gè)圖標(biāo)分別可進(jìn)入響應(yīng)面設(shè)計(jì) 以下為響應(yīng)面設(shè)計(jì)的一個(gè)實(shí)例點(diǎn)擊

21、后選擇自變量與響應(yīng)變量點(diǎn)擊后錄入試驗(yàn)結(jié)果，即響應(yīng)變量值錄入試驗(yàn)結(jié)果后注:本例輸入的自變量已是編碼自變量(coded)故輸出coded 與uncoded 沒(méi)有區(qū)別Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PRegression 9 36.465 36.465 4.0517 4.08 0.019 Linear 3 7.789 7.789 2.5962 2.62 0.109 Square 3 13.386 13.386 4.4619 4.50 0.030 Interaction 3 15.291 15.291 5.0970 5.14 0.021Residual Error 1

22、0 9.920 9.920 0.9920 Lack-of-Fit 5 7.380 7.380 1.4760 2.91 0.133 Pure Error 5 2.540 2.540 0.5079 Total 19 46.385S = 0.9960 R-Sq = 78.6% R-Sq(adj) = 59.4%此值較大，說(shuō)明二次多項(xiàng)式回歸效果比較好。此值大于0.05，表示二次多項(xiàng)式回歸模型正確。此值小于0.05的項(xiàng)顯著有效，回歸的整體、二次項(xiàng)和交叉乘積項(xiàng)都顯著有效，但是一次項(xiàng)的效果不顯著。輸出結(jié)果：二次多項(xiàng)式回歸方差分析表非線性回歸結(jié)果Term Coef(coded) SE Coef T P Coe

23、f(uncoded)Constant 10.4623 0.4062 25.756 0.000 12.4512A -0.5738 0.2695 -2.129 0.059 0.9626B 0.1834 0.2695 0.680 0.512 -2.2841C 0.4555 0.2695 1.690 0.122 -1.4794A*A -0.6764 0.2624 -2.578 0.027 -0.2676B*B 0.5628 0.2624 2.145 0.058 1.1164C*C -0.2734 0.2624 -1.042 0.322 -0.2388A*B -0.6775 0.3521 -1.924

24、0.083 -0.6001A*C 1.1825 0.3521 3.358 0.007 0.6951B*C 0.2325 0.3521 0.660 0.524 0.3060輸出結(jié)果：二次多項(xiàng)式回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)對(duì)因素實(shí)際值的回歸系數(shù)P值大的項(xiàng)不顯著對(duì)編碼值的回歸系數(shù)回歸方程的可信程度分析T檢驗(yàn)計(jì)算得到的T如果大于T臨界，表示回歸效果好，否則，說(shuō)明回歸效果不好。F檢驗(yàn)計(jì)算得到的F如果大于F臨界，表示隨機(jī)誤差引起的波動(dòng)較小，回歸效果好，否則，說(shuō)明回歸效果不好。標(biāo)準(zhǔn)差s 標(biāo)準(zhǔn)差s的值小，表示回歸效果比較好； 特別對(duì)于同一組數(shù)據(jù)的不同回歸方程，比較其回歸標(biāo)準(zhǔn)差的大小，也是評(píng)價(jià)方程優(yōu)劣的重要指標(biāo)之一。P

25、值 在對(duì)回歸系數(shù)的分析以及對(duì)回歸方程的方差分析中，P值小于0.05表示回歸方程或系數(shù)顯著，回歸效果比較理想；P值大于0.05表示不顯著，回歸效果不好。R2和R2(adj) R2 稱為多元相關(guān)的相關(guān)指數(shù)，也稱決定系數(shù)，它表示用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)的可靠； 對(duì)于一元回歸，R=相關(guān)系數(shù)r； R2(adj)是對(duì)回歸方程式中變量過(guò)多的一種調(diào)整， R2(adj) ,其中n為觀測(cè)值的數(shù)量，k為回歸方程的項(xiàng)數(shù)；R2和R2(adj)接近1，并且兩者接近，表示回歸方程效果好；否則，說(shuō)明回歸效果不顯著。)()1()1(12knnR-=殘差分析 殘差為實(shí)際值和預(yù)測(cè)值之差。殘差服從以0為均值的正態(tài)隨機(jī)分布，則回歸效果好。失

26、擬分析 失擬分析的原假設(shè)為回歸方程沒(méi)有失擬。注意：如果P0.05，則回歸方程沒(méi)有失擬，即擬合良好；P0.05，則回歸方程失擬，即擬合欠佳。因子最優(yōu)水平值最優(yōu)預(yù)測(cè)值 在研究大豆產(chǎn)量Y的試驗(yàn)中，考慮氮肥A、磷肥B、鉀肥C這三種肥料的施肥量。每個(gè)因素取兩個(gè)基本水平，采用中心復(fù)合試驗(yàn)，其中： 氮肥的編碼值-1和+1對(duì)應(yīng)的實(shí)際值是2.03和5.21; 磷肥的編碼值-1和+1對(duì)應(yīng)的實(shí)際值是1.07和2.49; 鉀肥的編碼值-1和+1對(duì)應(yīng)的實(shí)際值是1.35和3.49;例6.2-1 大豆施肥量最優(yōu)化設(shè)計(jì)大豆產(chǎn)量試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果表 我?；瘜W(xué)化工學(xué)院某研究小組在粘合劑的試制中，經(jīng)過(guò)因素的篩選，得知反應(yīng)溫度和反應(yīng)時(shí)間

27、是兩個(gè)關(guān)鍵因素，根據(jù)前期試驗(yàn)及經(jīng)驗(yàn)判斷，擬定因素水平表如下：例6.2-2 粘合劑生產(chǎn)條件優(yōu)化 小組首先進(jìn)行了2因素2水平的全因子試驗(yàn)，同時(shí)在中心點(diǎn)處也作了3次試驗(yàn)； 分析發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)有明顯的彎曲，說(shuō)明單純擬合線性方程是不夠的；因此補(bǔ)做4次軸向點(diǎn)上的試驗(yàn)，構(gòu)成一個(gè)完整的響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)，擬合非線性方程； 由于確信補(bǔ)做試驗(yàn)的條件與上批都相同，因此兩批數(shù)據(jù)可以直接在一起進(jìn)行分析；由于經(jīng)費(fèi)限制，未加做中心點(diǎn)。用SAS處理吧 太原某公司生產(chǎn)的塑膠零件，有一個(gè)關(guān)鍵尺寸2522mm因變形而難于有效控制。經(jīng)山西大學(xué)某研究小組的前期研究和分析判斷，確定引起零件變形的關(guān)鍵因素為注塑時(shí)的射出壓力、保持壓力和射出時(shí)間。小

28、組確信三個(gè)因素的交互作用對(duì)輸出指標(biāo)有重要影響，并懷疑因素的非線性影響也很重要。因此決定選擇CCD設(shè)計(jì)進(jìn)行試驗(yàn)。例6.2-3 塑膠成型工藝改進(jìn)因素水平表如下：讓我們用MINITAB設(shè)計(jì)和分析實(shí)驗(yàn) 一種響應(yīng)面設(shè)計(jì)類型，不包含嵌入因子或部分因子設(shè)計(jì)。Box-Behnken 設(shè)計(jì)具有位于試驗(yàn)空間邊緣中點(diǎn)處的處理組合，并要求至少有三個(gè)因子。下圖所示為含三個(gè)因子的 Box-Behnken 設(shè)計(jì)。圖上的點(diǎn)表示進(jìn)行的試驗(yàn)運(yùn)行： 使用這些設(shè)計(jì)，可以有效估計(jì)一階和二階系數(shù)。因?yàn)?Box-Behnken 設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)點(diǎn)通常較少，所以它們的運(yùn)行成本比具有相同數(shù)量因子的中心復(fù)合設(shè)計(jì)的運(yùn)行成本低。但是，因?yàn)樗鼈儧](méi)有嵌入因子設(shè)計(jì)，所以不適用于順序試驗(yàn)。 如果您知道過(guò)程的安全操作區(qū)域，Box-Behnken 設(shè)計(jì)也非常有用。中心復(fù)合設(shè)計(jì)通常具有位于“立方體”以外的軸點(diǎn)。這些點(diǎn)可能不在相關(guān)區(qū)域內(nèi)，也可能由于超出安全操作限制而無(wú)法運(yùn)行。Box-B