回归正交试验设计

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1、第8章回归正交试验设计OrthogonalRegressionDesign正交设计：优方案只能限制在已定的水平上，而不是一定试验范围内的最优方案回归正交设计（orthogonalregressiondesign）：可以在因素的试验范围内选择适当的试验点用较少的试验建立回归方程能解决试验优化问题不适合非数量性因素8.1一次回归正交试验设计及结果分析建立试验指标（y）与m个试验因素x1，x2，…，xm之间的一次回归方程例：m＝3时，一次回归方程：y＝a＋b1x1＋b2x2＋b3x3＋b12x1x2＋b13x1x3＋b23x2x

2、3其中x1，x2，x3表示3个因素；x1x2，x1x3，x2x3表示交互作用若不考虑交互作用，为三元一次线形回归方程：y＝a＋b1x1＋b2x2＋b3x38.1.1一次回归正交设计的基本方法（1）确定因素的变化范围以因素xj为例：设xj的变化范围为[xj1，xj2]xj1为xj的下水平xj2为xj的上水平xj0为xj的零水平：xj0＝(xj1＋xj2)/2因素xj的变化间距Δj：Δj＝上水平－零水平＝xj2－xj0Δj=(xj2－xj1)/2（2）因素水平的编码zj：因素xj的编码，称为规范变量xj：自然变量上水平xj2的

3、编码：zj2＝1下水平xj1的编码：zj1＝－1零水平xj0的编码：zj0＝0编码（coding）：将因素xj的各水平进行线性变换：编码目的：使每因素的每水平在编码空间是“平等”的，规范变量zj的取值范围都是[－1，1]编码能将试验结果y与因素xj（j＝1，2，…，m）之间的回归问题，转换成试验结果y与编码值zj之间的回归问题（3）一次回归正交设计表将二水平的正交表中“2”用“－1”代换，例：回归正交设计表的特点：任一列编码的和为0任两列编码的乘积之和等于0（4）试验方案的确定可参考正交设计的表头设计方法交互作用列的编码等

4、于表中对应两因素列编码的乘积零水平试验（中心试验）表头设计：8.1.2一次回归方程的建立总试验次数为n：n＝mc＋m0mc：二水平试验次数m0：零水平试验次数一次回归方程系数的计算：常数项：a一次项系数：bj交互项系数：bjkj＝1，2，…，mj＞k,k＝1，2，…，m－1说明：求得的回归系数直接反映了该因素作用的大小回归系数的符号反映了因素对试验指标影响的正负8.1.3回归方程及偏回归系数的方差分析8.1.3.1无零水平试验时①平方和：总平方和：一次项偏回归平方和：交互项偏回归平方和：回归平方和：残差平方和：②自由度df

5、T＝n―1各种偏回归平方和的自由度＝1回归平方和的自由度：残差自由度：不考虑交互作用时:dfR=m，dfe=n-m-1。③均方④F检验：回归方程显著性检验偏回归系数显著性检验：判断因素或交互作用对试验的影响程度可直接从回归方程中剔除这些一次和交互项经检验不显著的因素或交互作用应归入残差，重新检验例8-1：（1）因素水平编码（2）正交表的选择和试验方案的确定（3）回归方程的建立m0＝0，n＝mc＝8计算表计算各回归系数写出y与规范变量zj的回归方程根据偏回归系数绝对值大小，确定因素和交互作用主次根据偏回归系数正负，得到各因素

6、对试验指标的影响方向（4）方差分析（5）回归方程的回代：得到试验指标y与自然变量xj的回归方程8.1.3.2有零水平试验时目的：进行回归方程的失拟性（lackoffit）检验（要求m0≥2）失拟性检验：为了检验一次回归方程在整个研究范围内的拟合情况失拟性检验步骤：设m0次零水平试验结果为y01，y02，…，y0m0①重复试验误差：平方和：重复试验误差的自由度：②回归方程失拟部分：失拟平方和：失拟平方和自由度：对于给定的显著性水平α（一般取0.1）当FLf＜Fα（dfLf，dfe1）时，就认为回归方程失拟不显著，失拟平方和S

7、SLf是由随机误差造成的，所建立的回归方程是拟合得很好例8-2③失拟检验：8.2二次回归正交组合设计回归方程的建立：根据最小二乘法原理得到正规方程组求解正规方程组，得回归系数要求：试验次数＞回归方程的项数回归正交组合设计：在一次回归正交试验设计的基础上再增加一些特定的试验点，通过适当的组合形成试验方案8.2.1二次回归正交组合设计表（1）二元二次回归正交组合设计试验方案二元二次回归方程：试验方案正交组合设计的三类试验点及次数：二水平试验：全实施：mc＝2m1/2实施：mc＝2m－11/4实施：mc＝2m－2星号试验：与原点

8、（中心点）的距离都为γmγ＝2m零水平试验：各因素水平编码都为零时的试验试验次数m0二元二次回归正交组合设计（2）三元二次回归正交组合设计试验方案三元二次回归方程：试验方案三元二次回归正交组合设计（3）星号臂长度与二次项的中心化①星号臂长度星号臂长度γ与因素数m，零水平试验次数m0及二水平试验数mc有关