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ockeyze

铜虫 (小有名气)

[交流] 【求助】如何来确定实验设计的方法?

我将要做工艺优化的设计实验(初步定为5因素),但不知道到底是用二次正交旋转组合设计、还是用二次通用旋转设计和二次正交回归设计好,什么情况下该用哪种实验设计啊?有做过的大侠没啊?麻烦指点指点!谢谢!
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ljtboa

铁杆木虫 (正式写手)

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lwb1987521(金币+1,VIP+0):感谢参与,鼓励新虫 1-7 16:32
可以用二次通用旋转回归法,用SAS或DPS软件都可以的
2楼2010-01-07 13:13:46
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ockeyze

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by ljtboa at 2010-1-7 13:13:
可以用二次通用旋转回归法,用SAS或DPS软件都可以的

选择的理由?为什么不能用组合设计和回归设计,还是二次通用旋转回归法比其它两种设计都要好?
3楼2010-01-07 13:55:51
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hollad

金虫 (小有名气)


lwb1987521(金币+1,VIP+0):谢谢参与 1-8 08:46
你是做工艺优化的,我劝你实用响应面法。你看看文献,现在的文章,冠以工艺优化的都是响应面,自己考虑考虑
4楼2010-01-07 20:32:44
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sxlion811

金虫 (正式写手)

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lwb1987521(金币+3,VIP+0):非常感谢您的支持 1-8 08:46
引用回帖:
Originally posted by ockeyze at 2010-1-7 12:28:
我将要做工艺优化的设计实验(初步定为5因素),但不知道到底是用二次正交旋转组合设计、还是用二次通用旋转设计和二次正交回归设计好,什么情况下该用哪种实验设计啊?有做过的大侠没啊?麻烦指点指点!谢谢!

先从这三个实验设计的次数来讲吧: 正交旋转组合>通用旋转>正交试验。

不知道你是否已经做单因素实验开始摸索几个可能影响的因素(你初步定的5个,怎么得到的?是通过自己做的,还是文献上的?),然后根据需要来选择合适的实验设计。

一般来说,分析几个因素的影响及交互影响作用,用正交设计就够了。
如果除了想分析因素影响并且想建模,并根据模型得到最优目标的结果,就用正交旋转或通用旋转。 正交旋转和通用旋转相比, 正交选择在考虑空间点上的分布上更合理,得到的模型将更为精确,当然相应的实验次数增多(你的5因素,恐怕需要做要大于36组,减半的话可以是36组实验)。通用旋转的话,可以较少一些实验点,相应的模型精确度减低,当然实验次数减少。

当你根据上面选定了合适的实验设计方法后,去图书馆找一本实验设计的书(很多的,数理统计那块,不用自己费心设计,统计学家帮我们设计好了。),照葫芦画瓢的设置因素和水平(即设置范围),就OK了。

最后一点不得不提醒的是,如果你的因素的设置范围在没有正确的单因素实验或参考数据做依据的时候,也就是在实验设计时的因素值的设置范围不合适(如过高,或过低,或过于宽泛,或过于狭窄),你最后实验结果及响应面分析出的结果就不好看了,得到的结果自己难以解释。

总之,这是个风险有点大的实验系统。

ps:说这么多,还是谈谈自己的经历吧:因为有人(不止一个人)拿着一堆惨不忍睹的实验数据要我做响应面,并且要得到最优值,这时候木已成舟,除了叹息,没有办法。
其中有两个人,他们重做了,好像都是一个是23次(三因素的),另一个是36次。当然后来的结果比较漂亮些(顺便提一下,不是所有的重做能得到好结果,对于那些事实结果为马鞍形的响应面图,事实就是那样,无法改变)。
开心努力一辈子
5楼2010-01-07 21:34:24
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ockeyze

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by sxlion811 at 2010-1-7 21:34:


先从这三个实验设计的次数来讲吧: 正交旋转组合>通用旋转>正交试验。

不知道你是否已经做单因素实验开始摸索几个可能影响的因素(你初步定的5个,怎么得到的?是通过自己做的,还是文献上的?),然 ...

非常感谢你的指点,谢谢了哈!
    不过我查了资料说通用旋转要好于正交旋转组合,因为二次旋转组合设计,具有同一球面上各试验点的预测值y的方差相等的优点,但它还存在不同半径球面上各试验点的预测值y的方差不等的缺点。
    所谓通用性就是试验除了仍保持其旋转性外,还具有各试验点与中心的距离p在因子空间编码值区间0     正交旋转的好处在于正交性,它是通过增加中心点的试验次数换来的,但有时并不合算。在某些实际问题中,反倒不如选用通用旋转设计,因为通用旋转设计即能在0
[ Last edited by ockeyze on 2010-1-8 at 11:12 ]
6楼2010-01-08 11:11:10
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sxlion811

金虫 (正式写手)


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
这是个不错的话题,希望大家继续讨论。

版主也要给楼主奖励啊!
开心努力一辈子
7楼2010-01-08 12:37:51
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ockeyze

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by sxlion811 at 2010-1-8 12:37:
这是个不错的话题,希望大家继续讨论。

版主也要给楼主奖励啊!

就是,谢谢支持!大家都来讨论撒!
版主应该奖励哈,不过说实话我不是为了金币而来小木虫的,我是来学习的,小木虫是一个很好的交流平台,甚至胜过于我的老师,我很喜欢,希望越办越好!
8楼2010-01-08 13:32:43
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yiyun121

金虫 (正式写手)


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学习了!我正要学响应面呢,感觉挺复杂的,有什么问题再过来讨教讨教~~
9楼2010-01-08 22:31:45
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