【正文】 ard Error:適用標(biāo)準(zhǔn)誤差 Multiple:適用標(biāo)準(zhǔn)誤差倍數(shù) Confidence interval:指定信賴度167。對主效果的水準(zhǔn)間差異比較167。Supplement 在 2水準(zhǔn)時值特大。交互作用的水準(zhǔn)間差異比較167。 變動是 Variety 2 水準(zhǔn)比別的水準(zhǔn)大。 實驗的成敗，只有把以往的經(jīng)驗或者理論性、 技術(shù)性知識等的原有技術(shù)與 依照實驗計劃法的知識結(jié)合起來才有可能 . 167。Analyze Factorial Design:得出實驗分析結(jié)果167。Response Optimizer:尋找滿足目標(biāo)值因子的 最佳組合167。Modify Design:對實驗的修正167。反應(yīng)值 (Response) 實驗的數(shù)值性結(jié)果 (一般用 Y表示 ) (例 ) Y = 267mm167。攪亂 (Confounding) 以兩個以上因子的效果合并后 (例 ) 1 + 2 產(chǎn)生的現(xiàn)象難以分離 1+3, 2+2 216。 在 Minitab 中要因配置法的實行階段 利用 “Create Factorial Design” 為了完全要因配置法或部分實施法的實驗設(shè)計的選擇 選擇實驗設(shè)計后 , 指定各因子的名名稱及水準(zhǔn)、反復(fù)次數(shù)、 Random化與否 實行實驗后 , 輸入數(shù)據(jù)實行 “Analyze Factorial Design” 得出實驗分析結(jié)果 最后利用 “Factorial Plot” 繪出主效果及交互效果的 plot MinitabFactorial Design(要因配置法 ) MinitabFactorial Design(要因配置法） Create Factorial Design?2level factorial(default generators) 2水準(zhǔn)要因配置 (generator 自動指定 )?2level factorial(specify generators) 2水準(zhǔn)要因配置 (generator 使用者指定 )?PlackettBurman design:15因子以上的情況?General full factorial design:在 2水準(zhǔn)以上， 且要因類別水準(zhǔn)不同時的完全要因?qū)嶒?Number of factors:因子數(shù) 指定?Display Available Designs:展示使用可能的 配置 ?顯示因子別實驗數(shù) (Run)和 分析度 （ Resolution) 在變更當(dāng)前的實驗計劃重新指定時使用?Factors:指定已輸入的因子水準(zhǔn)的列?2level factorial:2水準(zhǔn)要因?qū)嶒?General full factorial:不是 2水準(zhǔn)的完全要因?qū)嶒炗媱?指定因子的水準(zhǔn)Low/High...MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Designs...?指定實驗編號、實驗的基本順序、中心點、 實驗的 Block.?Order of the data:以設(shè)定的數(shù)據(jù)配置指定?Specify by column:指定特定 column MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Analyze Factorial Design216。 實驗計劃 Matrix等對各個反應(yīng)值進行保存。 在重要的實驗因子 (Vital Few)確認(rèn)后，為尋找對反應(yīng)值的最佳實驗條件而使用216。小于 1的值在 cube內(nèi)， 大于 1時軸點位置則在 cube位置外?Number of Block:指定 Block 數(shù)?Number of Center points : 指定中心點MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Factors...?輸入因子名與水準(zhǔn)Options...?實驗順序 random化?生成相同的實驗計劃時指定其次數(shù)?把實驗計劃保存在 Work sheetResults...?能多樣指定 欲在 Session 窗輸出的實驗 計劃結(jié)果 MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Analyze RS Design?Responses : 選擇已輸入結(jié)果的列?Analyze data using : 決定在分析時是否使用因子水準(zhǔn) code化、或 uncode化， uncode 指已輸入的因子實際水準(zhǔn)Terms...?選擇 Model 項 (term) Linear:A,B,C Linear and Square:A,B,C,A*A,B*B,C*C Linear and 和 2因子交互作用： A,B,C,A*B,B*C,A*C full quadratic:A,B,C,A*A,B*B,C*C,A*B, A*C,B*CResults...Storage...?在 Session 窗輸出系數(shù)和分散分析表、異常值?把適合值與殘差保存在 Worksheet MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Minitab 實行結(jié)果 Linear?分散分析表 Linear 部分的 pvalue為 ， 故表示 Linear Model沒有影響?在看分散分析表的 LackofFit 部分的 pvalue為 ， 可知預(yù)測模型的適合性缺乏 即 ,必要其它形態(tài)的預(yù)測模型 看 2次形態(tài)的預(yù)測模型MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Terms...Graphs...?選擇 Full quadratic ?在 Residual Plots中選擇 “Histogram” “Normal plot”, “Residual versus fits” “Residual versus order”216。 在 Minitab 中支援的混合物實驗 mixture 實驗 : 總量已指定，想知道成份比調(diào)到何程度時 mixtureamounts 實驗 : 與成份比一起想知道總量時適用 mixtureprocess variable 實驗 : 想知道與成份比一起影響的變量條件時216。216。 反應(yīng)表面計劃法的種類 中心合成計劃法 (Central Composite Design) BoxBehnken計劃法 (BoxBehnken Design)216。?Other : 為確認(rèn)異常值的數(shù)據(jù)被保存MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Minitab 實行結(jié)果?在看各因子的 pvalue 時可以 知道主因子 C, T和 交互因子 K*T為統(tǒng)計性的有影響的因子?根據(jù)分散分析表 (ANOVA Table)可知道主因子占全體 散布的 %(=) MinitabFactorial Design(要因配置法 ) ?Pareto圖可同時看到效果的大小與 重要性。?選擇欲輸出最小乘方平均的 termMinitabFactorial Design(要因配置法 ) Storage...?Fits and Residuals : 把適合值與殘差保存在 Work sheet .?Model Information : 在 2水準(zhǔn)要因?qū)嶒灮蛘? PB 實驗分析結(jié)果中，保存各個反應(yīng)值的 效果。MinitabFactorial Design(要因故配置法 ) Options... ?Fold Design:設(shè)定 Fold?Randomize Runs:實驗順序 Random?Fraction:使用部分配置法時設(shè)定 Fraction 使用位置?Base for random data generator:設(shè)定 Random 生成基準(zhǔn)點?Store design in worksheet:把實驗計劃保存在 Worksheet?能多樣化地指定，愿意在 Session 窗口輸出 的實驗計劃結(jié)果?在 Session 窗口輸出與別名 (alias)關(guān)聯(lián)的內(nèi) 容時，指定交互作用的次數(shù)。 根據(jù)因子的數(shù)量 一元配置法 , 二元配置法 , 多元配置法216。交互效果 兩個以上的因子結(jié)合后對反應(yīng) (例 ) E12 = 5 (Interaction Effect) 因子產(chǎn)生的影響167。因子 (Factor) 實驗所用的輸入要素 (例 ) 溫度 , 濕度 ,…167。RS Design:反應(yīng)表面實驗167。Contour/Surface(Wireframe)Plots:展現(xiàn)實驗的 反應(yīng)表面167。Define Custom Factorial Design:在變更當(dāng)前的 實驗計劃而再指定時使用。5. DOE(實驗計劃法 )Minitab實驗計劃法基礎(chǔ) 216?？芍腊? Field 水準(zhǔn)變更的 Variety 各水準(zhǔn)的 變動及平均值。Lake在各水準(zhǔn)間無太大的變動。Factors:指定因子167。Pool error across groups適用總合誤差◆ 平均值以 symbol 標(biāo)記，且有信賴 區(qū)間標(biāo)記。Y variable:設(shè)定反應(yīng)值 167。MinitabTest for Equal Variances216。Random factors:指定變量因子167。Strength 的 3水準(zhǔn) (值 =3)時有影響MinitabAnalysis of MeansMinitabBalanced ANOVA216。脫離管理線則有影響167。用 Graph 來顯示因子的平均值，檢討因子的哪個水準(zhǔn)有影響分散分析與平均分析的差距 分散分析是對水準(zhǔn)間有無差距的分析平均分析是對全體平均與各水準(zhǔn)平均間有無差 距的分析167。?Suppleme的 p值 小于 ， 故 Suppleme 的 水準(zhǔn)間有差。Row factor:B因子167。216。?存在各范圍間的重疊區(qū)間 ?各點呈現(xiàn)直線狀態(tài)時，意味著正態(tài)性MinitabOne Way ANOVA(一元配置法 ) 216。留意水準(zhǔn)比 pvalue 大則有影響。SS:乘方的和 (Sum of Square)167。Comparisons:檢定多重比較167。在數(shù)據(jù)為一個 Col中以 Stack 形態(tài)保存時使用。Factors:MinitabNominal Logistic Regression4. 分散分析Minitab分散分析基礎(chǔ) 216。Frequency:輸入頻率數(shù)167。MinitabOrdinal Logistic Regression216。 167。 反應(yīng)變量按順序型顯示的 logistic回歸模型167。并且 p值為 ，故判斷為至少一個不是 0。指定為回歸模型診斷的各種圖象MinitabBinary Logistic RegressionResults...通過圖象診斷過程中顯示不適合模型的值有 2個。存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗 與試行次數(shù)形態(tài)的反應(yīng)變量時，各自輸入 。用類似于正態(tài)概率圖的用途顯示全面的殘差形態(tài)的圖象，正態(tài)分布形態(tài)時為良好殘差對適合值的圖象是顯示越小的預(yù)測值 更為適合216?；貧w分析時 , 若保存了殘差和推定值 (Fits),則利用 Residual Plot 步驟繪出殘差圖形。Type of Regression Model:指定回歸 Model (1,2,3次方程式 )167。在線型回歸及多項回歸中有用的方法 , 即一個變量對應(yīng)一個反應(yīng)值時。以下是如前所定的 5個說明變量中包含2個至 4個的模型中按 Rsquare高順序所表示的。 在分析者所希望的說明變量中找出最佳模型的分析167。留意水準(zhǔn) :把預(yù)測變量追加到回歸模型的基準(zhǔn) (p值小于留意水準(zhǔn)時追加 ) MinitabStepwise167。Response:輸入反應(yīng)變量 (Pulse2)167。所有可能的回歸 : 當(dāng)有 k個變量時，調(diào)查從一個也不包含的模型至包含 k個的 所有模型 167。對資料的說明程度 (決定系數(shù) )為%，因第 9個數(shù)據(jù)是非正常數(shù)據(jù)，故需要進一步觀察。Storage Fits:指定是否保存推定的 y Confidence limits:指定是否保存推定 y的信賴水準(zhǔn)的 信賴區(qū)間 SDs of fits:指