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什么是正交实验设计呀
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什么是正交实验设计呀? 我要进行SSR体系优化,小老板叫我用SSR-pcr正交实验设计方案,可我弄了半天也没看懂,请知道的教教我啊,谢谢! |
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2楼2009-08-24 11:24:17
3楼2009-08-24 11:33:30
holyala
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4楼2009-08-24 13:40:45
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5楼2009-08-24 13:45:17
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ahhflhz(金币+1,VIP+0): 8-24 19:35
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正交试验设计 正交试验设计 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3^3=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正交表安排实验,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。 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(3^4), (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。 正交表具有以下两项性质: (1)每一列中,不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中,任何一列都有数码“1”与“2”,且任何一列中它们出现的次数是相等的;如在三水平正交表中,任何一列都有“1”、“2”、“3”,且在任一列的出现数均相等。 (2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中,任何两列(同一横行内)有序对子共有4种:(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)。每种对数出现次数相等。在三水平情况下,任何两列(同一横行内)有序对共有9种,1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3,且每对出现数也均相等。 以上两点充分的体现了正交表的两大优越性,即“均匀分散性,整齐可比”。通俗的说,每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次,这就是正交性。 |
6楼2009-08-24 14:01:08
swallowfly
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7楼2009-08-24 15:41:23
cato8163
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看你做不做重复,如果不做,那就简单了;如果做,那就用个SAS程序吧! 其实简单。 有正交表,你查上用就行,把因素、水平设计好,如果不够,就设置空列。 小可有个例子,是大田试验的(抛砖引玉了),都经过试验了,挺好用。 eg:重复 品种 密度 纯氮 空列 产量 1 1 1 1 1 188 data oth design; input r a b c d y @@; Cards; 1 1 1 1 1 188 1 1 2 2 2 161 1 1 3 3 3 188 1 2 1 2 3 151 1 2 2 3 1 169 1 2 3 1 2 168 1 3 1 3 2 160 1 3 2 1 3 167 1 3 3 2 1 152 2 1 1 1 1 186 2 1 2 2 2 165 2 1 3 3 3 185 2 2 1 2 3 150 2 2 2 3 1 175 2 2 3 1 2 170 2 3 1 3 2 162 2 3 2 1 3 168 2 3 3 2 1 154 ; proc print; proc anova; class r a b c d ; model y=r a b c d; means a b c /duncan alpha=0.05; means a b c /duncan alpha=0.01; run; ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
8楼2009-08-24 19:36:38
yituyitu
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9楼2009-08-24 19:43:12
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虽然不懂你说的什么ssr,但正交试验还知道一些,不妨看看下面的ppt,对正交实验介绍的挺详细 http://d.namipan.com/d/9ce392c44 ... 70ec2f4845200301d00 祝好运 |

10楼2009-08-24 19:58:54













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