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优化试验设计与数据分析(PPT课件)

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教学课件PPT试验设计及数据分析PPT

教学课件PPT试验设计及数据分析PPT
P（x＝0）＝q
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22

实验设计与数据处理(共27张PPT)

实验设计与数据处理(共27张PPT)
性强的参数作为指标。
2）因素——对实验指标有影响 的原因或要素
• 因素也称为因子，它是在进行实验时重 点考察的内容。
• 因素一般用大写字母ABC……来标记， 如因素A、因素B、因素C等。
• ①因素分类： a)可控因素（温度、时间、种类、浓 度……）
b)不可控因素（风速、气温、……）
② 选择因素的原则
举例
• 例4：直接过滤实验中，欲考察混凝剂硫酸铝投 量，助剂聚丙烯酰胺投量，滤速对过滤周期平 均出水浊度的影响。
实验指标：过滤周期平均出水浊度
因素及水平：
混凝剂投量（mg/L）（ 10、12、1）
助凝剂投量（mg/L）（、、）
滤
速（m/h） （8、10、12）
4．实验设计方法
• 针对不同的具体情况，有不同的实验设计方法。 • 单因素试验设计
1．实验设计的发展过程
• 20世纪初：英国生物统计学家费歇尔（1890-1962） 首次提出了“试验设计”术语。
• 实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。在农业方面主要是进行 品种对比、施肥对比等。
• 20世纪40年代，英美两国开始在工业生产中应用，如改变原料配比 或工艺生产条件，寻找最佳工况。
试验设计与统计 • ②方萍、何延《 2．实验设计的基本宗旨
验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识
》，浙江大学出版社，
2003年6月第1版 煮浆时间 (h) 3、4
验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识
• （适合环境与资源相关专业、生命科学、农业科学、医学） ①郑少华、姜奉华《试验设计与数据处理》，中国建材工业出版社，2004年3月第1版，
通过本课程的教学，使学生掌握试验数据统计分析的基本原理，并能针对实际问题正确地运用。 中国统计出版社，1998年6月第1版（电工等专业 ） 20世纪40年代，英美两国开始在工业生产中应用，如改变原料配比或工艺生产条件，寻找最佳工况。

DOE(试验设计)培训课件

DOE(试验设计)培训课件

随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。

试验设计与数据处理(第三版)李云雁-第1章-误差分析PPT优秀课件

试验设计与数据处理(第三版)李云雁-第1章-误差分析PPT优秀课件

设有n个正试验值：x1，x2，…，xn，则：
1 1 ... 1 n 1
1 x1 x2
xn i1 xi
H
n
n
常用在涉及到与一些量的倒数有关的场合 调和平均值≤几何平均值≤算术平均值
Excel在计算平均值中的应用
13
1.2 误差的基本概念
1.2.1 绝对误差（absolute error）
10
（3）对数平均值（logarithmic mean）
设两个数：x1＞0，x2 ＞0 ，则
说明：
xL
x1 x2 ln x1 ln x2
x1 x2 ln x1
x2 x1 ln 宜使用对数平均值
对数平均值≤算术平均值
如果1/2≤x1/x2≤2 时，可用算术平均值代替
（1）定义： 一定试验条件下，由某个或某些因素按照某一 确定的规律起作用而形成的误差
（2）产生的原因：多方面 （3）特点： 系统误差大小及其符号在同一试验中是恒定的 它不能通过多次试验被发现，也不能通过取多次试验值的
平均值而减小 只要对系统误差产生的原因有了充分的认识，才能对它进
行校正，或设法消除。
数学家华罗庚教授也在国内积极倡导和普及的“优选法” 我国数学家王元和方开泰于1978年首先提出了均匀设计
3
0.2 试验设计与数据处理的意义
0.2.1 试验设计的目的:
合理地安排试验,力求用较少的试验次数获得较好结果 例：某试验研究了3个影响因素： A：A1，A2，A3 B：B1，B2，B3 C：C1，C2，C3 全面试验：27次 正交试验：9次
6
误差分析（error analysis） ：对原始数据的可靠性进 行客观的评定
误差（error） ：试验中获得的试验值与它的客观真实 值在数值上的不一致

优化试验设计与数据分析

优化试验设计与数据分析

a
x3 x2
x1
25
第四章 优选法基础
点x3应在点x2左侧.因为如果点x3在点
x2的右侧,那么当x3是好点, x2是差点时,要
舍去区间[a, x2],而它的长度与上次舍去的
区间( x1, b]的长度相同, 违背成比例舍去的
原则.于是, 不论点x3(或点x2)是好点还是 差点, 被舍去的区间长度都等于x1 - x2.按
A
C ED
B
10
第四章 优选法基础
注意
这个方法色要点是每个试点都去在因 素范围的中点，将因素范围对分为两半， 所以这个方法就称为对分法.用这种方法 做试验的优化速度最快，每次可以去掉 一半.
11
第四章 优选法基础
平分法的作法
平分法的作法为：总是在试验范围的中点 安排试验，中点公式为：
中点＝ a＋b 2
18
第四章 优选法基础
例如，假设因素区间为[0, 1]，取两个试点 2/10、1/10，那么对峰值在(0, 1/10)中的单峰函 数，两次试验便去掉了长度为4/5的区间(图1)； 但对于峰值在(2/10, 1)的函数，只能去掉长度为 1/10的区间(图2)，试验效率就不理想了。
19
第四章 优选法基础
34
第四章 优选法基础
下面我们通过例子来说明它的 具体操作方法.
案例：炼钢时通过加入含有特定化学 元素的材料，使炼出的钢满足一定的 指标要求.假设为了炼出某种特定用途 的钢，每吨需要加入某种元素的量在 1000g到2000g之间，问如何通过实验 的方法找到它的最优加入量？
35
第四章 优选法基础
最朴素的想法就是以1g为间隔， 从1001开始一直到1999，把 1000~2000g间所有的可能性都做一遍 试验，就一定能找到最优值.这种方法 称为均分法.但这样要做1000次试验， 在时间、人力和物力上都是一种浪费. 用0.618法，可以更快、更有效地找出 最佳点.具体操作方法如下：

试验设计与数据处理(第三版)李云雁 第1章 误差分析.ppt

试验设计与数据处理(第三版)李云雁 第1章 误差分析.ppt

1.2.2 相对误差（relative error）
（1）定义：
相对误差
绝对误差 真值
或
ER
x xt
x
xt xt
（2）说明：
真值未知，常将Δx与试验值或平均值之比作为相对误差：
ER
x x
或
ER
x x
可以估计出相对误差的大小范围：
ER
x xt
x xt max
相对误差限或相对误差上界
∴ xt x(1 ER )
设有n个正试验值：x1，x2，…，xn，则：
1 1 ... 1 n 1
1 x1 x2
xn i1 xi
H
n
n
常用在涉及到与一些量的倒数有关的场合 调和平均值≤几何平均值≤算术平均值
Excel在计算平均值中的应用
1.2 误差的基本概念
1.2.1 绝对误差（absolute error）
真值：在某一时刻和某一状态下，某量的客观值或实际值 真值一般是未知的 相对的意义上来说，真值又是已知的 ➢ 平面三角形三内角之和恒为180° ➢ 国家标准样品的标称值 ➢ 国际上公认的计量值 ➢ 高精度仪器所测之值 ➢ 多次试验值的平均值
1.1.2 平均值（mean）
（1）算术平均值（arithmetic mean）
（3）对数平均值（logarithmic mean）
设两个数：x1＞0，x2 ＞0 ，则
说明：
xL
x1 x2 ln x1 ln x2
x1 x2 ln x1
x2 x1 ln x2
x2
x1
若数据的分布具有对数特性，则宜使用对数平均值
对数平均值≤算术平均值
如果1/2≤x1/x2≤2 时，可用算术平均值代替

试验设计与数据处理(第二版)李云雁(全书ppt)-图文

验效率； 确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并
能对试验结果进行预测和优化； 试验因素对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路
； 确定最优试验方案或配方。
第1章 试验数据的误差分析
误差分析（error analysis） ：对原始数据的可靠性进 行客观的评定
误差（error） ：试验中获得的试验值与它的客观真实 值在数值上的不一致
或
（2）说明 真值未知，绝对误差也未知 可以估计出绝对误差的范围：
或
绝对误差限或绝对误差上界
绝对误差估算方法： ➢ 最小刻度的一半为绝对误差； ➢ 最小刻度为最大绝对误差； ➢ 根据仪表精度等级计算：
绝对误差=量程×精度等级%
1.2.2 相对误差（relative error）
（1）定义：
1.5.1.2 F检验(F-test)
（1）目的： 对两组具有正态分布的试验数据之间的精密度进行比较
（2）检验步骤 ①计算统计量
设有两组试验数据：
和
都服从正态分布，样本方差分别为 和 ，则
服从F分布，第一自由度为 第二自由度为
②查临界值 给定的显著水平α
查F分布表 临界值
③检验 双侧（尾）检验(two-sided/tailed test) ：
1.1.2 平均值（mean）
（1）算术平均值（arithmetic mean）
适合： 等精度试验值 试验值服从正态分布
（2）加权平均值(weighted mean)
加权和
wi——权重 适合不同试验值的精度或可靠性不一致时
（3）对数平均值（logarithmic mean） 设两个数：x1＞0，x2 ＞0 ，则
1.2.4 标准误差 (standard error)

优化试验设计与数据分析


1949
1924~2012
1935
1935 “Design of Experiments” 试验设计成为应用技术科学 1930~40s 英、美、苏用于工业
1940s末 美国Deming传播SED至日本 1949 日本Genichi Taguechi(田口玄一)以 SED为基础建立“正交试验设计”法 1952 应用L27(313)于日本东海电报公司 1952~1962 应用100万项，1/3成效明显 1955~1970 日本借此推行全面质量管理
优点：是一定可以找到所有搭配中最优的方案。 缺点：试验次数过多。特别是在因素数目较多、水平 取的较多的情况下，即使想这样做可能也办不到。
方案B——逐个因素寻找法

这个方案的优点是减少了试验次数。不过，这种方法 的缺点也是显而易见的。 不一定能找到最优的组合。
电子科技大学微电子与固体电子学院
20
一次一因素法
6
课程性质与任务
试验设计方法是国内外许多重点大学化学 、化工、电子、机械、材料包括管理等类 专业的专业技术基础课程。 试验设计的目的是使要我们用科学的方法 去安排试验，懂得如何处理得到的试验结 果，以最少的人力和物力消耗，在最短的 时间内取得更多、更好的生产和科研成果 的技术方法。

电子科技大学微电子与固体电子学院
搅拌强度
搅拌浓度
搅拌时间
电子科技大学微电子与固体电子学院
22
试验 试验是一个或一系列有目的地改变流程或系 统的输入变量以观察识别输出应变量随之改变的 实验。
Douglas C. Montgomery
那些自变量X显著的影响着Y?
Y=f(x)
电子科技大学微电子与固体电子学院
这些自变量X取什么值时将会使 Y达到最佳值?

DOE分析和优化PPT课件

Stat﹥DOE﹥Factorial ﹥ Analyze Factorial Design
第3页/共18页
解析度=Ⅳ 故只能分 析主效果 和二项交 互作用。
正态分布图 Pareto图
残差分布图
Percent Term
Normal Probability Plot of the Standardized Effects
橡皮筋*投掷球 0.07325 0.03663 0.01598 2.29 0.106
橡皮筋*固定臂位置 0.14675 0.07338 0.01598 4.59 0.019
橡皮筋*投射臂位置 0.18975 0.09488 0.01598 5.94 0.010
橡皮筋*底座角度 0.31325 0.15663 0.01598 9.80 0.002
底座角度
图形告诉我们什么信息？
第11页/共18页
Step5：反应优化器
Stat﹥DOE﹥Factorial ﹥ Response Optimizer
三种选择: Minimize Target Maximize
第12页/共18页
Optimal
D 1.0000
Hi Cur Lo
Y bar Maximum y = 3.50 d = 1.0000
0.8
-1
1
投射臂位置 2.4
-1
1
投射仓位置
-1
1
底座角度
2.0
1.6
1.2
0.8
-1
1
-1
1
-1
1
(交互作用图)
Interaction Plot (data means) for Y bar
-1
1

试验设计与优化ppt课件


05
02
确定试验因素和水平
根据试验目的和实际情况，确定试验的主要 因素和各因素的水平，为后续的试验设计提 供依据。
04
制定详细的试验计划
在选择好试验设计方法后，需要制定 详细的试验计划，包括试验的具体流 程、数据采集和处理等内容。
06
分析试验结果并得出结论
根据记录的数据，进行统计分析，得出结论， 并针对试验目的进行评价和建议。
特点
试验次数较少，效率较高，但需要确定因素间的交互作用。
适用范围
适用于因素间存在交互作用的情况。
智能优化法
定义
智能优化法是利用人工智能技术（如遗传算法、 粒子群算法等）来自动寻找最优解的方法。
特点
能够处理高维度、非线性问题，寻优能力强，但 需要一定的计算资源和时间。
适用范围
适用于较为复杂、难以用传统方法解决的问题。
02
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单、常用的试验设计方法，适用于处理不同处理水平之 间的比较。
详细描述
完全随机设计是指将试验单元完全随机地分配到不同的处理组中，每个处理组 在数量上相等或近似相等。这种方法能够减少系统误差，并确保每个处理组都 有相似的机会获得各种潜在的干扰因素。
试验设计的基本步骤
明确试验目的
在开始试验之前，需要明确试验的目的和预期 结果，以便有针对性地进行试验设计。
01
选择合适的试验设计方法
根据试验目的、因素和水平，选择合 适的试验设计方法，如完全随机设计
、随机区组设计、拉丁方设计等。
03
进行试验并记录数据
按照试验计划进行试验，并准确记录各组的 数据，确保数据的真实性和完整性。
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2020/1/20
6
电子科技大学微电子与固体电子学院
6
课程性质与任务
试验设计方法是国内外许多重点大学化学 、化工、电子、机械、材料包括管理等类 专业的专业技术基础课程。
试验设计的目的是使要我们用科学的方法 去安排试验，懂得如何处理得到的试验结 果，以最少的人力和物力消耗，在最短的 时间内取得更多、更好的生产和科研成果 的技术方法。
应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安 排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从 而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是改进 制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序 中亦有着广泛的应用。
在开发的早期应用试验设计方法能得出以下成果
1.提高产量；
2.减少变异性，与额定值或目标值更为一致；
1920s Fisher用于田间试验
Statistical Experiment Design 1920s Tippett将SED用于棉纺
1924~2012
1949
1935
1935 “Design of Experiments” 试验设计成为应用技术科学 1930~40s 英、美、苏用于工业
1940s末 美国Deming传播SED至日本 1949 日本Genichi Taguechi(田口玄一)以 SED为基础建立“正交试验设计”法 1952 应用L27(313)于日本东海电报公司 1952~1962 应用100万项，1/3成效明显 1955~1970 日本借此推行全面质量管理
电子科技大学微电子与固体电子学院
14
什么是试验设计？
问题1：有12个外表一致的小球，其中11个 的质量都是10克，另一个要重一些(但仅凭 手感无法分辨)，给定一个没有砝码的天平 ，请你设计一个试验方案，把这个重一点的 小球挑出来。
2020/1/20
15
电子科技大学微电子与固体电子学院
15
方案一：
这种方法在最糟糕的情况下，需要称量6次。
2020/1/20
2020/1/20
4
电子科技大学微电子与固体电子学院
4
我国试验设计方法发展
1948 范福仁《田间试验之统计与分析》
1970.4 华罗庚推广优选法、统筹法 1970 1978 优选法用于五粮液获成功
1978
华方罗王开庚元泰11991139004~~01~985
方开泰、王元创建均匀设计法
2020/1/20
School of Microelectronics and Solid-State Electronics
试验设计方法
课程综述
1
科研成果产生流程
新产品、新工艺、新材料、新品种及其他科研成果产 生流程
多次反复试验
提高产量
试验数据分析
规律研究
2020/1/20
电子科技大学微电子与固体电子学院
提高产品性能
2020/1/20
8
电子科技大学微电子与固体电子学院
8
（3）分析：对试验所得到的数据进行整理，制成易于 计算的表格，建立假设，计算分析用的各种统计量 ；确定显著性水平进行检验，得出结论。
2020/1/20
电子科技大学微电子与固体电子学院
概率论与数理统计
9 9
什么叫做优化试验设计方法
什么叫做优化试验设计方法？
2020/1/20
7
电子科技大学微电子与固体电子学院
7
试验设计一般分三个阶段：
（1）试验：首先要明确试验的目的和要求；其次 是合理选择试验考察的指标和影响因素（即因 子）；最后确定试验中影响因素的具体条件（ 即因子的水平）。
（2）设计：根据因子及因子的水平，确定试验方 案；决定试验的顺序，试验的方法，测量的点 数以及重复的次数等。
10
试验研究
试验设计 试验实施 数据整理 数据分析
优化试验设计在科学研究中的地位与意义 ：
1.试验设计方法是一项通用技术，是当代科技 和工程技术人员必须掌握的技术方法。
2.科学地安排实验，以最少的人力和物力消费 ，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科 研成果。简称为：多、快、好、省。
把数学上优化理论、技术应用于试验设计中， 科学的安排试验、处理试验结果的方法。
采用科学的方法去安排试验，处理试验结果， 以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取 得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技 术方法。
数理统计
现有数据的分析
2020/1/20
10
电子科技大学微电子与固体电子学院
降低成本能耗
2 2
科研工作的必要手段——试验 实验和试验
shíyàn
实验
已知某个结论去 验证 已知方法的操作 验证性
2020/1/20
电子科技大学微电子与ห้องสมุดไป่ตู้体电子学院
shìyàn
试验
未知某个结论去 探索 未知方法的探索 探索性
3 3
试验设计方法起源
1980s
1920s
1980s 美国引进田口方法
先把两个球放到天平两边的盘中，如果不 平衡，则较重一边的小球就是要找的；如 果平衡，就把其中一个球(哪个都行)作为 标准，用它称量其它球，与它不同的就是 我们要找的。 这种方法在最糟糕的情况下，可能需要10 次称量才能完成任务。
方案二：
把12个球平均分成六组，把同组的两个球分放在天平两 边，如果不平衡，则较重一边的小球就是要找的。
3.减少开发时间；
4.减少总成本；
2020/1/20
13
电子科技大学微电子与固体电子学院
13
试验设计解决的问题
因素对指标 影响大小
B
因素对指标 影响规律
A
试验设 计效果
因素间是否 C 相互影响
优选最佳条 件，估计指 E
标值
D 估计和控制 试验误差
试验设计方法可以解决以上5个问题
2020/1/20
14
5
电子科技大学微电子与固体电子学院
5
课程性质与任务
试验设计方法是一项通用技术，是当代科 技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
试验设计方法是自然科学研究方法论领域 中的一个成熟分支学科。
让本科生掌握试验设计的基本原理，近代 最常用的正交试验设计方法的原理及其应 用方法，可以用在以后研究过程中。
2020/1/20
11
电子科技大学微电子与固体电子学院
11
如何进行科学合理的试验设计
如何进行科学合理的试验设计
优良的试验方案 遵循试验设计基本原则，控制试验误差 简单计算获取有价值试验规律 试验研究结果可推广和重复
2020/1/20
12
电子科技大学微电子与固体电子学院
12
试验设计的意义