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SAS进行均匀设计实验的分析（教程）已有6人参与
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看到之前有人有SAS做响应面分析和正交分析，而均匀设计的非常的少，这个给大家介绍下用SAS进行均匀设计实验的分析 均匀设计实验，例子：为了提高止咳贴膏综合质量，在预实验的基础上得出影响因素和水平（如表中所示），进行均匀实验设计。 X1增稠剂（%） X2防腐剂（%） X3填充剂（%） X4反应时间（h） 2.5 0.6 1 24 1.5 0.8 5 18 0.5 1 2 12 0 0.4 4 9 2 0 3 21 1 0.2 0 15  使用U6（6 4）表进行分析设计实验如下表 X1增稠剂（%） X2防腐剂（%） X3填充剂（%） X4反应时间（h） 质量综合评分y 2.5 0.6 1 24 9.0 2.0 0.0 3 21 7.9 1.5 0.8 5 18 8.8 1.0 0.2 0 15 7.7 0.5 1.0 2 12 8.1 0 0.4 4 9 8.0  在介绍SAS运用均匀设计时候，首先先介绍两个SAS的命令，一个是reg过程：建立多元线性回归方程或逐步回归方程，或调用glm过程：建立二次多项式回归方程，完成均匀设计分析。 data junyunsheji; input x1 x2 x3 x4 y@@; cards; 2.5 0.6 1.0 24.0 9.0 2.0 0.0 3.0 21.0 7.9 1.5 0.8 5.0 18.0 8.8 1.0 0.2 0.0 15.0 7.7 0.5 1.0 2.0 12.0 8.1 0.0 0.4 4.0 9.0 8.0 ; proc reg;model y=x1 x2 x3 x4/selection=forward; run; 运行结果所示：  根据结果，此模型无统计学意义，将I类平方和为0的变量删除（Type I SS） PS:为什么这么删除呢，其实我也不是很清楚，有知道的可以跟我说说哈，一起学习，大家跟着这样做就好。  然后最后调试语句如下： data junyunsheji; input x1 x2 x3 x4 y@@; cards; 2.5 0.6 1.0 24.0 9.0 2.0 0.0 3.0 21.0 7.9 1.5 0.8 5.0 18.0 8.8 1.0 0.2 0.0 15.0 7.7 0.5 1.0 2.0 12.0 8.1 0.0 0.4 4.0 9.0 8.0 ; proc glm;model y=x1*x2; run;   所以结果看出，F=38.89、P=0.003,二次多项逐步回归方程y=7.808+0.779x1*x2有统计学意义，可以根据这个结果，取因素1、2得到的最大值，x1=2.5；x2=1，因素根据实际取最小值，x3=0；x4=9； 所以最佳工艺增稠剂2.5%；防腐剂1.0%；填充剂0%；反应时间为9小时。 最后提供SAS的程序吧，大家一起学习，有什么不对的地方请大家指出。 |
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2014-04-18 10:28:04, 1016 bytes
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| 方法是这么个方法，但四个因素仅做6次试验太少了，一般至少安排因素个数3-5倍的试验次数。 |
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