【正文】 450 35 問(wèn)題： ? 那一個(gè)因子比較重要？ ? 如何設(shè)定重要的因子？ 9 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE DOE結(jié)果分析 ?實(shí)用性分析 ?圖形分析 ?定量分析 10 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 實(shí)用性分析 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B 6 375 41 10 375 50 6 450 47 10 450 35 11 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅DOE 圖形分析 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B 6() 375 () 41 10(+) 375 () 50 6() 450 (+) 47 10 (+) 450 (+) 35 12 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 定量分析 開(kāi)始分析之前，用（＋）、（－）號(hào)表示每一個(gè)水平 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B － － 41 ＋ － 50 － ＋ 47 ＋ ＋ 35 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B 6 375 41 10 375 50 6 450 47 10 450 35 13 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 定量分析 因子的影響＝高水平平均值－低水平平均值 在本例中， A的主要影響＝ ＝ 44 = B的主要影響＝ ＝ 41 = 14 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 交互作用 － 一個(gè)因子的影響取決于另一個(gè)因子的水平 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B AB 6() 375 () ＋ 41 10(+) 375 () － 50 6() 450 (+) － 47 10 (+) 450 (+) ＋ 35 15 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 交互作用 － 交互作用的水平可由因子的水平值相乘得出 烘烤時(shí)間 烘烤溫度 (min) (oF) 口味 A B AB 6() 375 () ＋ 41 10(+) 375 () － 50 6() 450 (+) － 47 10 (+) 450 (+) ＋ 35 A x B = AB 1 x = + 2 + x = 3 x + = 4 + x + = + 交互作用的影響 AB= (41+35)/2 (50+47)/2 = 16 DOE結(jié)果分析總結(jié) 因子 影響 時(shí)間 溫度 時(shí)間溫度 全因子實(shí)驗(yàn)示例 1－曲奇餅 DOE 17 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 例子 2 假如你在看電視高爾夫節(jié)目中對(duì)所有聲稱(chēng)能幫助你提高積分 (通過(guò)增遠(yuǎn)擊球的距離 )的廣告很有興趣。0 試驗(yàn)設(shè)計(jì) （ DOE） 二 OO四年二月四日 培訓(xùn)資料 1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) (Design Of Experiment) 指所有的有控制的輸入及有計(jì)劃的結(jié)果分析的試驗(yàn)。你不確定這些球棒和球如何能提高球的距離，但是你急于提高自己的水平，于是你從你朋友處借來(lái)球和球棒： 1) 兩種球棒 a) Ping b) Callaway 2) 兩種球 a) Titliest b) Pinnacle 你平時(shí)在兩個(gè) 草地打球，而這兩個(gè)草地的風(fēng)力不同。 205+200= 2 2)對(duì)低水平球棒在高水平風(fēng)速狀態(tài)下所擊出的所有距離重復(fù)相同計(jì)算。 This interaction is found by multiplying the factor level settings together for the first k1 factors from the base design. 用基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的前 K1個(gè)因子的因子水平設(shè)置相乘可獲得它們的相互作用 實(shí)驗(yàn)次數(shù)計(jì)算 Number of runs = N = 2k1 45 Exercise Half Fraction of a 25 Factorial 5個(gè)因子的半因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) Generate a half fraction experiment for k = 5 factors, A, B, C, D, and E. A B C D E Factors 46 Answers Half Fraction of a 25 Factorial – + – + – + – + – + – + – + – + A – – + + – – + + – – + + – – + + B – – – – + + + + – – – – + + + + C – – – – – – – – + + + + + + + + D + – – + – + + – – + + – + – – + E 47 TradeOffs Between Full Factorial and Half Fraction Designs 比較全因子與半因子 Number of Effects Computed 可計(jì)算的實(shí)驗(yàn)效果的數(shù)量 Effects Mean Main Factors 2 Factor Int. 3 Factor Int. 4 Factor Int. 5 Factor Int. Total Effects Computed計(jì)算的總效果 Full Factorial Half Fraction 1 5 10 10 5 1 32 1 5 10 — — — 16 也是實(shí)驗(yàn)的次數(shù) ? Are the additional runs worth it? 額外的實(shí)驗(yàn)次數(shù)是否值得 ? ? What happens to the higher order interactions? 高次的相互作用如何 ? 48 A 2Factor Experiment with Confounded Effects 2因子實(shí)驗(yàn)中的混淆 – – – – + + + + Factor A 1 2 3 4 5 6 7 8 Run – – – – + + + + Factor B The effects of Factors A and B are confounded. A因素和 B因素互相混淆 130 125 133 130 50 85 79 93 Response Confounding is the bining of the effects of two or more factors into one resulting number such that the magnitude of the effects of the individual factors cannot be separated. 混淆是指兩個(gè)或以上因素的作用組合成一個(gè)結(jié)果，因此單個(gè)因素的作用無(wú)法分開(kāi)。 2) T/F The experimental design should be determined by the objective and constraints. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)該由目的和限制條件所決定。 220+215= 2 4)對(duì)高水平球棒在高水平風(fēng)速狀態(tài)下所擊出的所有距離重復(fù)相同計(jì)算。 你拿到了工具。 William Diamond IBM Retired Statistician 6 我將有多少種組合方案 ？ ?總的方案數(shù)取決于 – 有多少種因素 – 每種因素有多少水平 ?如果知道因素的個(gè)數(shù)及每個(gè)因素的水平數(shù)，將各因素的水平數(shù)相乘即得到 方案的個(gè)數(shù)。 ?決定你將做多少次試驗(yàn)。 確定目的 : 增加擊球的距離。 試驗(yàn)需考慮的 2個(gè)原則： 重復(fù) (Replication) 和 隨機(jī)化 (Randomization) : 試驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE)的 Ramp。