正交設計

⑴ 正交試驗設計

這個……兩因素的正交，用的都是完全試驗的設計……
也就是說，沒有體現正交設計的有點……
完全試驗也是16次

⑵ 什麼是正交試驗設計方法

正交試驗設計(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一種設計方法，它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗，這些有代表性的點具備了「均勻分散，齊整可比」的特點，正交試驗設計是分式析因設計的主要方法。是一種高效率、快速、經濟的實驗設計方法。日本著名的統計學家田口玄一將正交試驗選擇的水平組合列成表格，稱為正交表。例如作一個三因素三水平的實驗，按全面實驗要求，須進行3的3次方=27 種組合的實驗，且尚未考慮每一組合的重復數。若按L9(3)3 正交表按排實驗，只需作9 次，按L18(3)7 正交表進行18 次實驗，顯然大大減少了工作量。因而正交實驗設計在很多領域的研究中已經得到廣泛應用。（汗，這里不能打出來正確的表達，反正學這個的都知道具體的寫法）正交表是一整套規則的設計表格，L 為正交表的代號，n 為試驗的次數，t為水平數，c 為列數，也就是可能安排最多的因素個數。例如L9(34)，它表示需作9次實驗，最多可觀察4 個因素，每個因素均為3 水平。一個正交表中也可以各列的水平數不相等，我們稱它為混合型正交表，如L8(4×24) ，此表的5 列中有1 列為4 水平，4 列為2水平。根據正交表的數據結構看出，正交表是一個n 行c 列的表，其中第j 列由數碼1，2，… Sj 組成，這些數碼均各出現N/S 次，例如表11 中，第二列的數碼個數為3，S=3 ，即由1、2、3 組成，各數碼均出現N/3=9/3=3次。

⑶ 有四個變數為什麼正交設計只設計9組

第一步：查正交表，因為在正交表中沒有3因素3水平的，所以我們可以考慮用相等水平數的方法，找測試用例個數最少而因數略大於3的正交表，這里我們可以考慮用L9(3^4)。如下的3因素3水平：
A: A1,A2,A3
B: B1,B2,B3
C:C1,C2,C3
正交表為：
A B C D
0 0 0 0
0 1 2 1
0 2 1 2
1 0 2 2
1 1 1 0
1 2 0 1
2 0 1 1
2 1 0 2
2 2 2 0
映射成測試用例如下：
A B C
A1 B1 C1
A1 B2 C3
A1 B3 C2
A2 B1 C3
A2 B2 C2
A2 B3 C1
A3 B1 C2
A3 B2 C1
A3 B3 C3
L9(3^4)中，3是水平數，4是因數，9是測試用例數。你提問3因數3水平數，先查正交表，發現沒有3因數3水平數的，所以就用因數不相等這種情況設計測試用例，即水平數相同但在正交表中，找不到相同的因素數（取因素數最接近但略大的實際值的表），然後在正交表中找水平數為3，因數略大於3的正交表。補充三水平常用的正交表有：L9(3^4)、L27(3^13)、L81(3^41)。
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⑷ 正交方案如何進行設計的

一般都是先確定試驗的因素、水平和交互作用，後選擇適用的L表。在確定因素的水平數時，主要因素宜多安排幾個水平，次要因素可少安排幾個水平。
（1）先看水平數。若各因素全是2水平，就選用L(2＊)表；若各因素全是3水平，就選L(3＊)表。若各因素的水平數不相同，就選擇適用的混合水平表。
（2）每一個交互作用在正交表中應佔一列或二列。要看所選的正交表是否足夠大，能否容納得下所考慮的因素和交互作用。為了對試驗結果進行方差分析或回歸分析，還必須至少留一個空白列，作為「誤差」列，在極差分析中要作為「其他因素」列處理。
（3）要看試驗精度的要求。若要求高，則宜取實驗次數多的L表。
（4）若試驗費用很昂貴，或試驗的經費很有限，或人力和時間都比較緊張，則不宜選實驗次數太多的L表。
（5）按原來考慮的因素、水平和交互作用去選擇正交表，若無正好適用的正交表可選，簡便且可行的辦法是適當修改原定的水平數。
（6）對某因素或某交互作用的影響是否確實存在沒有把握的情況下，選擇L表時常為該選大表還是選小表而猶豫。若條件許可，應盡量選用大表，讓影響存在的可能性較大的因素和交互作用各占適當的列。某因素或某交互作用的影響是否真的存在，留到方差分析進行顯著性檢驗時再做結論。這樣既可以減少試驗的工作量，又不致於漏掉重要的信息。
5.3.4 正交表的表頭設計

⑸ 如何在SPSS中進行正交設計及正交分析

則選擇來Data--Orthogonal Design--generate，彈出的就是正交設計窗自口： Factor name框：輸入A：單擊ADD鈕：單擊Define value鈕：分別在Value列的頭三行輸入1、2和3，單擊continue鈕，這樣就定義好了變數A。按類似的方法定義好變數B的2個水平。單擊OK，系統就輸出一個新定義的數據集，前兩個變數就是要分析的A和B，各個水平已經按正交設計的要求排列好了。後 面的status_和card_變數是系統產生的LOG變數，可以不管它。現在你再建立一個結果變數，輸入實驗結果，就可以進行正交設計的分析了。 正交設計的分析用GLM模塊進行。具體操作如下： Analyze-General Linear Model-Univariate... dependent中選入應變數，fixed factor中選入自變數。然後進入model鈕進行模型設置，這一步非常重要！設置模型為custom，然後選擇需要分析的主效應和交互作用。然後確認，就可以得到所需要的結果。

⑹ 正交表的設計方法及實現

正交表的設計方法及實現過程如下：

（） 確定 正交表的行和列。
正交表城3b共有四個因素，每個因素有3個水平，共需安排9次試驗。因此，正交表以3b是一個4列、9行的表。生成正交表的表頭如表下
因素1 因素2 因素3 因素4
試驗一
試驗二
試驗三
試驗四
試驗五
試驗六
試驗七
試驗八
試驗九
C料程序的單元測試系統的研究與實現
（2） 確定正交表的內容.
對每個因素的水平進行編號，分別為1、2、3，並將試驗按照水平數3進行分組，即每三個試驗為一組。
對於第一列:第一組試驗中，全部使用因素1的第1個水平;第二組試驗中，全部使用因素1的第2個水平;第三組試驗中，全部使用因素1的第3個水平。
對於第二列:每一組試驗中，都分別使用因素2的三個水平1、2、3:
對於第三列:每一項試驗中，每一個水平編號的確定方法見公式3.1。
（3） 生成正交表。 將每個因素的水平編號填入表中可得正交表，如下
因素1 因素2 因素3 因素4
試驗一 1 1 1 1
試驗二 1 2 2 2
試臉三 1 3 3 3
試驗四 2 1 2 3
試驗五 2 2 3 1
試驗六 2 3 1 2
試驗七 3 1 3 2
試驗八 3 2 1 3
試驗九 3 3 2 1

⑺ 正交試驗設計

我覺得你的水平復太多了，我沒制見過這么多水平的正交表。如果是我做這個實驗的話我應該先把水壓變化的水平調整一下，如果你想做的細致一些可以減到五水平就有對應的正交表了，用L25-5-6正交表，或者直接先簡化成三水平0.2、0.4、0.5。然後確定水壓對於結果的影響趨勢以及影響有多大再進行下一步實驗安排這樣會比較省事。正交試驗本來就是一種對於最優實驗條件優化的過程並不能直接找到最好的條件。

⑻ 正交實驗怎麼設計

正交試驗設計(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一種設計方法，它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗，這些有代表性的點具備了「均勻分散，齊整可比」的特點，正交試驗設計是分式析因設計的主要方法。是一種高效率、快速、經濟的實驗設計方法。日本著名的統計學家田口玄一將正交試驗選擇的水平組合列成表格，稱為正交表。例如作一個三因素三水平的實驗，按全面實驗要求，須進行3的3次方=27 種組合的實驗，且尚未考慮每一組合的重復數。若按L9(3)3 正交表按排實驗，只需作9 次，按L18(3)7 正交表進行18 次實驗，顯然大大減少了工作量。因而正交實驗設計在很多領域的研究中已經得到廣泛應用。（汗，這里不能打出來正確的表達，反正學這個的都知道具體的寫法）
正交表是一整套規則的設計表格，L 為正交表的代號，n 為試驗的次數，t為水平數，c 為列數，也就是可能安排最多的因素個數。例如L9(34)，它表示需作9次實驗，最多可觀察4 個因素，每個因素均為3 水平。一個正交表中也可以各列的水平數不相等，我們稱它為混合型正交表，如L8(4×24) ，此表的5 列中有1 列為4 水平，4 列為2水平。根據正交表的數據結構看出，正交表是一個n 行c 列的表，其中第j 列由數碼1，2，… Sj 組成，這些數碼均各出現N/S 次，例如表11 中，第二列的數碼個數為3，S=3 ，即由1、2、3 組成，各數碼均出現N/3=9/3=3次。

⑼ 正交試驗設計的設計過程

1)確定試驗因素及水平數;
2)選用合適的正交表;
3)列出試驗方案及試驗結果;
4)對正交試驗設計結果進行分析，包括極差分析和方差分析;
5)確定最優或較優因素水平組合。