工學]試驗設計與數據處理講稿_第6章_正交試驗設計(完整版)
【正文】 ) (3) 110 7 A2B1C2 (2) 乙 (1) 3 (3) (2) 120 6 A2B3C1 (1) 甲 (3) 4 (2) (2) 120 5 A2B2C3 (3) 丙 (2) 2 (1) (2) 120 4 A1B3C3 (3) 丙 (3) 4 (3) (1) 130 3 A1B2C2 (2) 乙 (2) 2 (2) (1) 130 2 A1B1C1 (1) 甲 (1) 3 (1) (1) 130 1 試驗方案 (C) 催化劑種類 (B) 酯化時間 / h 空列 (A) 溫度 / ℃ 試驗號 按規(guī)定的方案做試驗 ， 將試驗結果（ 指標 ） 填寫在表的最后一列中 乳化能力 14 （ 5）對試驗結果進行統(tǒng)計分析 —— 極差分析 ① 計算每個因素中各水平試驗結果之和 Ki : Ki =Σ(同一列中與 i水平有關的試驗結果 ) ② 計算每個因素中各個水平的平均效果 ki: ki = Ki / 同一列中 i水平的重復次數 ③ 計算極差 R ： R= max｛ Ki ｝－ min｛ Ki ｝ 或 R= max｛ ki ｝－ min｛ ki ｝ 15 結果分析 試驗號 (A) 溫度 / ℃ 空列 (B) 酯化時間 / h (C) 催化劑種類 乳化能力 1 (1) 130 (1) (1) 3 (1) 甲 2 (1) 130 (2) (2) 2 (2) 乙 3 (1) 130 (3) (3) 4 (3) 丙 4 (2) 120 (1) (2) 2 (3) 丙 5 (2) 120 (2) (3) 4 (1) 甲 6 (2) 120 (3) (1) 3 (2) 乙 7 (3) 110 (1) (3) 4 (2) 乙 8 (3) 110 (2) (1) 3 (3) 丙 9 (3) 110 (3) (2) 2 (1) 甲 K1 ++ ++ ++ ++ K2 ++ ++ ++ ++ K3 ++ ++ ++ ++ k1 k2 k3 極差 R = 16 根據極差的大小，確定因素的主次順序 (A) 溫度 / ℃ 空列 (B) 酯化時間 / h (C) 催化劑種類 k1 k2 k3 極差 R 極差越大，表示該列因素的數值在試驗范圍內的變化，會導致試驗指標在數值上有更大的變化，所以極差最大的那一列，就是因素的水平對試驗結果影響最大的因素，也就是最主要的因素。 有交互作用的正交試驗設計應注意的幾個問題： （ 1）表頭上第一列最多只能安排一個因素或一個交互作用，不允許出現混雜。 ※ 直觀分析法的缺點：不能估計誤差的大小 ， 不能精確地估計各因素的試驗結果影響的重要程度 ， 不適合水平數大于等于 3且要考慮交互作用的試驗 。 ? FA Fα(dfA, dfe)，認為因素 A對試驗結果有顯著影響 , 否則認為沒有顯著影響。 35 二水平正交試驗的方差分析 正交表中任一列（第 j 列）對應的離差平方和為： 21()rjiirS S K Pn ????∵ r =2 ∴ 22122 ()jS S K K Pn? ? ?121niiT y K K?? ? ??nTynPnii221)(1 ?? ??又 ∵ ∴ 2 2 21 2 1 221( ) ( )jS S K K K Knn? ? ? ?整理得： 2121 ()jS S K Kn??36 例 68 （書中 表 628） 試驗號 A 1 B 2 A B 3 C 4 空列 5 B C 6 空列 7 結果 …… …… …… …… …… …… …… …… …… K1 45 65 67 46 42 34 52 T=97 P= Q=1625 K2 52 32 30 51 55 63 45 極差 R 7 33 37 5 13 29 7 離差平方和 SSj SST= SSe= 自由度 df 1 1 1 1 2 1 dfT = 7 均方 M S 離差平方和 SSj
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