正交试验设计与均匀试验设计
- 格式:docx
- 大小:22.28 KB
- 文档页数:3
均匀设计和正交设计的比较均匀设计(Uniform Design)和正交设计(Orthogonal Design)是两种常用的实验设计方法,用于确定影响因素和因变量之间的关系,以及确定最适合的因素水平。
下面将对这两种设计方法进行比较。
1.定义和原理:-均匀设计:均匀设计是一种实验设计方法,旨在通过选择一系列设计点,在全区间内均匀覆盖因素水平的组合,从而得到最优的判别能力和推断效果。
-正交设计:正交设计是一种实验设计方法,它通过将影响因素的各个水平进行组合,使得各个因素及其交互作用之间的关系得以均匀分布,从而有效地降低测量误差和背景干扰。
2.设计要素数量:-均匀设计:均匀设计要求设计点之间具有相似的分布规律,通常需要更多的设计点来达到均匀覆盖的目的。
-正交设计:正交设计要求因素水平之间的关系在各个方向上都是均匀分布的,因此设计所需的样本数量通常比均匀设计少。
3.因素水平组合:-均匀设计:均匀设计通过选择各个因素的水平组合来实现因素与因变量之间的关系研究,可以包含更多的因素和水平数,但样本点之间的因素水平组合可能会重复。
-正交设计:正交设计通过选择各个因素水平组合的方式来实现因素与因变量之间的关系研究,可以保证不同因素之间的水平组合均匀分布,从而减少重复度。
4.探索和解释能力:-均匀设计:均匀设计具有较高的探索性能,因为它能够覆盖全区间的因素水平组合,可用于快速筛选和发现影响因素。
-正交设计:正交设计具有较高的解释能力,因为它能够有效地区分主要因素和交互作用,从而更加精确地解释因果关系。
5.应用场景:-均匀设计:均匀设计适用于对影响因素的探索性研究、多因素筛选和较小样本量的试验设计。
-正交设计:正交设计适用于影响因素的优选、因素交互作用的分析、样本容量要求相对较高的试验设计。
总结来说,均匀设计和正交设计是两种不同的实验设计方法,各自具有不同的优势和适用场景。
均匀设计适用于探索性研究、多因素筛选等,而正交设计适用于因素优选和因素交互作用的分析。
正交和均匀实验设计方法的比较【摘要】实验方案的设计、选择、确定对于实验人员来说起着至关重要的作用。
通过分析,比较了正交设计和均匀设计方法概念、特点、适用范围及优劣,以供实验或需求人员选择适合自身实验需要的最优方法,从而节省时间,提高效率。
【关键词】实验设计;正交设计;均匀设计0 引言实验设计是怎样在实验域上选择最有效的试验点,通过n次实验得到指标的观测值,从而进行数据分析并求得指标的最优值条件。
实验设计的目标就是怎样用最少的实验次数取得尽可能有利于实验效果的的信息。
优良的实验设计能够恰当的选择样本量,严格控制实验误差,使实验效果能够易于显示出来,从而节省人力、物力、时间,来回答研究当初假设的问题。
如果实验设计思路不正确,不但会增加试验次数,延长实验周期,造成人力、物力等各方面的浪费,也难以达到预期结果,甚至导致整个研究工作失败。
实验设计的方法各有其适用范围和优缺点,实验者应根据实际需求进行适当选择[1,6]。
实践证明,实验设计可以科学地、合理地安排实验,减少试验次数,缩短实验周期,节约时间,提高效率;某些实验当中影响实验结果的因素可能很多,通过实验设计,有利于分清重要因素和次要因素,减少影响实验结果的不良因素;可以分析各因素之间相互作用的影响的;通过实验设计的思路、方法,找到影响实验结果的最优因素、最有条件,再对实验结果进行逆向思维,从而找到最优方案的的实验思路或者实验方向。
1 正交和均匀实验设计方法的比较1.1 概念比较正交试验设计是用于多因素多水平的一种方法,它是从全面实验中挑选出部分有典型代表的点进行试验,它是部分因子设计的主要方法,具有很高的效率及广泛的应用。
均匀设计方法是一种只考虑试验点在试验范围内均匀散布的试验设计方法。
与正交实验设计相比,均匀设计给实验者更多的选择,从而有可能用较少的试验次数获得预期结果。
1.2 特点比较正交实验设计方法的主要优点是能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案,并且通过这少数试验方案的试验结果的分析,推断出最优方案,同时还可以作进一步的分析,得到与试验结果本身有关各因素的信息[2]。
均匀试验设计均匀设计均匀设计(uniform design)是中国数学家方开泰和王元于1978年首先提出来的,它是一种只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。
与正交试验设计类似、均匀设计也是通过一套精心设计的均匀表来安排试验的。
由于均匀设计只考虑试验点的“均匀散布”,而不考虑“整齐可比”,因而可以大大减少试验次数,这是它与正交设计的最大不同之处。
例如,在因素数为5,各因素水平数为31的试验中,若采用正交设计来安排试验,则至少要作312 =961次试验,这将令人望而生畏,难以实施,但是若采用均匀设计,则只需作31次试验。
可见,均匀设计在试验因素变化范围较大,需要取较多水平时,可以极大地减少试验次数。
经过20多年的发展和推广,均匀设计法已广泛应用于化工、医药、生物、食品、军事工程、电子、社会经济等诸多领域,并取得了显著的经济和社会效益。
1. 均匀设计表1.1 等水平均匀设计表均匀设计表,简称均匀表,是均匀设计的基础,与正交表类似,每一个均匀设计表都有一个代号,等水平均匀设计表可用U n ( r l)或U n* (r l)表示,其中,U为均匀表代号;n为均匀表横行数(需要做的试验次数);r为因素水平数,与n相等;l为均匀表纵列数。
代号U右上角加“*”和不加“*”代表两种不同的均匀设计表,通常加“*”的均匀设计表有更好的均匀性,应优先选用。
表1-1、表1-3分别为均匀表U7 (74)与U7* (74),可以看出,U7 ( 74)和U7*(74)都有7行4列,每个因素都有7个水平,但在选用时应首选U7*(74 )。
表1-1 U7 (74)表1-2 U7 (74)的使用表表1-3 U7* (74)表1-4 U7* (74)的使用表每个均匀设计表都附有一个使用表,根据使用表可将因素安排在适当的列中。
例如,表1-2是U7 ( 74)的使用表,由该表可知,两个因素时,应选用1,3两列来安排试验;当有三个因素时,应选用1,2,3三列,……。
均匀试验设计1.问题的提出正交试验设计是利用具有正交性的表格——正交表来安排试验,使试验点具有“均衡分散、综合可比”的特点。
“均衡分散”即均匀性,使试验均匀分布在试验范围内,每个试验点都具有一定的代表性,实现以部分试验反映全面试验的情况,大大减少试验次数。
“综合可比性”使试验结果的分析十分方便,以利于分析各因素及其交互作用对试验指标的影响大小及规律性。
正交试验设计存在的不足之处:◆为了保证综合可比性,对任意2个因素而言必须是全面试验,每个因素的水平必须有重复。
◆这样的试验点在试验范围内就不能充分均匀分散,即试验点数不能过少。
对于水平数为t的正交试验,至少要做t2次试验。
当水平数t较大时,t2会很大,试验次数会很多。
例如:t=9,t2=81,即试验至少要做81种组合,这在实际中是难以实施的。
因此,正交试验设计只适用于因素水平不太多的多因素试验。
综上所述,正交试验设计为保证“综合可比性”,在相同的试验组合数下,使均匀性受到一定限制,试验点的代表性还不够强,试验次数不能充分的少。
2 均匀试验设计的基本思想如果不考虑综合可比性,而完全保证均匀性,让试验点在试验范围内充分地均匀分散,不仅可大大减少试验点,而且仍能得到反映试验体系主要特征的实验结果。
这种完全从均匀性出发的试验设计,称为均匀试验设计(uniform design)。
例如:对于5因素3水平试验。
◆利用正交表L25(56)安排试验时,至少要做25次试验,每个因素的水平都重复做了5次。
◆如果每个水平只做1次,同样做25次试验,在因素水平范围内,每个因素分成25个水平,则可使试验点分布得更均匀。
◆由于均匀试验仅充分利用了试验点分布的均匀性,而舍弃了综合可比性,所获得的适宜条件虽然不见得是全面试验中最优条件,但至少也在某种程度上接近最优条件。
◆这样,不仅可以满足试验的一般要求,也为深入研究各因素的变化规律和进一步寻优创造了条件。
3 均匀试验设计的特点a在因素水平较多的情况下,可以节省大量的试验工作量例如74试验,全面试验要做2401次,正交试验也至少要做72=49次试验,而用均匀试验仅需7次。
是研究多因素多水平的又一种设计
方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分析因式设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
正交试验设计采用正交表安排试验,可以最少的实验次数最大限度的获取有关各因素对指数取值的影响及各因素之间由于相互作用而引起指标的变化。
正交实验设计法具有很多的优点,其中最主要的是简便和高效性。
但它与正交表不同的是,不仅表中各列的地位不平等,而且因素安排在表中的位置是不能随便变动的,需根据试验中欲考察的实际因素数,依照附在每一张均匀设计表后的使用表来确定因素所对应的列号;试验安排的特点使试验数据失去了整齐可比性,数据一般采用回归分析法。
由于试验次数较少,试验精度较差,为了提高其精度可采用试验次数较多的均匀设计表来重复安排因素个水平的试验。
均匀实验设计的安排的步骤大体与正交试验设计相同,首先也是挑因素选水平设计因素水平表,然后选择合适的均匀设计表及相应的使用表,设计好试验方案,最后进行结果分析,结果分析不像正交设计,一般采用多元回归分析方法。
由于均匀实验设计表安排允许的因素水平数较多,水平间隔较少,研究因素的范围宽,试验点在整个试验区域内分布均匀,试验结果具有较好的代表性,因此,也可以采用直观分析法。
4
L 9 ( 3 )
因素
列号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
A
1 1 1 1
2 2 2
3 3 3
C
3 2 2
3 3 1 2 3 1 1
B
2 1 1 2 2
3 3 1 2 3
D
4 1 2 3
1 2 3 1 2 3
6
U 7 ( 7 )
第六列
6
5
4
3
第二列
2
4
6
1
第三列
3
6
2
5
第四列
4
1
5
2
第五列
5
3
1
6
第一列
1
2
3
4
实验
1
2 3
4
5。