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zerocrazy 2006-3-28 11:54
请教：Minitab-DOE-Analyze Factorial Design...
[size=2]利用Minitab进行实验设计及分析的时候，
例如全因子试验设计，并安排了若干个中心点试验。
在分析因子设计中，
何时选择“Include center points in the model”，
何时不选择“Include center points in the model”？
如图所示。
两者的分析与结果有何区别？
请教专家，谢谢！！[/size]
特举一个中心点试验的实例，在12楼，
请专家帮助分析！
谢谢！！
[[i] 本帖最后由 zerocrazy 于 2006-3-29 13:28 编辑 [/i]]
zerocrazy 2006-3-28 12:12
图没贴上，现在补上。
aiyinsitan 2006-3-28 13:25
看输出结果,如果弯曲项的P值大于置信水准,则选择无中心点的模型
zerocrazy 2006-3-28 14:15
噢，谢谢 aiyinsitan ！
也即如果弯曲项的P值小于置信水准，说明模型有弯曲现象，
就要选上有中心点的模型。
质量厨师 2006-3-28 16:49
恩，不错。继续。
中心点。
liboy 2006-3-28 17:05
因为中心点的试验已经安排了，能不能即使模型没有弯曲，也选择Include center points in the model？
欧若拉 2006-3-28 17:15
关
注
中
zerocrazy 2006-3-28 17:19
[quote]原帖由 [i]liboy[/i] 于 2006-3-28 17:05 发表
因为中心点的试验已经安排了，能不能即使模型没有弯曲，也选择Include center points in the model？ [/quote]
最初就是这个疑问，
而且这两种分析的结果确实不同。
israel 2006-3-28 19:15
能说说什么是弯曲项呀?
aiyinsitan 2006-3-28 20:26
首先在试验设计的时候,如果没有采用中心点设计,那么因子分析的时候
include center point in the model
应该是灰色的,无法选择
当加入了中心点进行试验设计的时候,才有了这个选择,并且MTB默认是选择的
Analysis of Variance for y (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Main Effects 3 201.00 201.00 67.000 0.39 0.774
2-Way Interactions 3 1396.50 1396.50 465.500 2.73 0.279
3-Way Interactions 1 2.00 2.00 2.000 0.01 0.924
Curvature 1 0.74 0.74 0.742 0.00 0.953
Residual Error 2 340.67 340.67 170.333
Pure Error 2 340.67 340.67 170.333
Total 10 1940.91
我们看看 Curvature 选项对应的P值为0.953,说明弯曲项并不显著
在确定模型的时候要,重新分析无弯曲项的函数式
zerocrazy 2006-3-29 11:34
aiyinsitan 大师，
偶还是有不明白的地方，
模型若为弯曲，则应加入中心点分析，这容易理解。
但是如果模型无弯曲项，那么进行分析时加入与不加入中心点试验，试验结果应该是无显著差异的吧。但从一些实例来看，确实分析结果中显著因子会有不同。那为什么此时只能选择不加入中心点试验？
且若模型分析中包含中心点，则无法作出等高线图与响应曲面图，这又是为什么呢？
请大师指点。
zerocrazy 2006-3-29 12:27
实例请教：中心点试验分析
[size=2]接帖子：
请教：Minitab-DOE-Analyze Factorial Design...
[url]http://bbs.6sq.net/viewthread.php?tid=76918[/url]
全因子试验：
因子A、B、C及响应变量Y，
三因子两水平的全因子试验+四次中心点试验（总计12次试验）。
创建试验设计如下：
分两种情况分析：
一、选择“包含中心点”
二、不选择“包含中心点”
[/size]
[[i] 本帖最后由 zerocrazy 于 2006-3-29 13:33 编辑 [/i]]
zerocrazy 2006-3-29 12:29
一、试验分析：
1、选择“包含中心点”
zerocrazy 2006-3-29 12:30
2、得出如下结论：
zerocrazy 2006-3-29 12:31
3、很明显，A、B两因子显著。
zerocrazy 2006-3-29 12:33
4、且若模型分析中包含中心点，则无法作出等高线图与响应曲面图？
如何解释？
zerocrazy 2006-3-29 12:34
二、
试验分析中，不选择“包含中心点”的情况
zerocrazy 2006-3-29 12:35
二、1
得出如下结论：
zerocrazy 2006-3-29 12:36
二、2
很明显，A、B及AB三因子显著。
这与前面的结论不一致。
zerocrazy 2006-3-29 12:39
二、3
且若模型分析中不包含中心点，则可以作出等高线图与响应曲面图。
zerocrazy 2006-3-29 12:42
等高线图与响应曲面图
aiyinsitan 2006-3-29 13:23
1 AB 之间的交互作用的显著程度本来就在临界的地方 0.056,缩减模型后(去掉弯曲项)自然显示为显著
2 RSM 只能进行2水平的实验,加入中心点后,变成了3水平,自然无法进行了
3 当弯曲模式和交互作用都不显著,但是R-SQ仍然很小的时候,可能存在2次或者高次项显著,采用RSM
4 R-SQ已经92%以上了,做RSM的目的是什么呢???
[[i] 本帖最后由 aiyinsitan 于 2006-3-29 13:33 编辑 [/i]]
zerocrazy 2006-3-29 22:48
[quote]原帖由 [i]aiyinsitan[/i] 于 2006-3-29 13:23 发表
4 R-SQ已经92%以上了,做RSM的目的是什么呢??? [/quote]
此时作曲面图不是为了RSM分析，只是用曲面图可以比文字更直观的看出最佳目标的取值情况，或者看看各效应如何对响应变量进行影响。
aiyinsitan 2006-3-29 22:53
[quote]原帖由 [i]zerocrazy[/i] 于 2006-3-29 22:48 发表
此时作曲面图不是为了RSM分析，只是用曲面图可以比文字更直观的看出最佳目标的取值情况，或者看看各效应如何对响应变量进行影响。 [/quote]
s
曲面图的作用在于寻找弯曲的方向和可能的最佳值的方向
并且在目前的因子水准下其实根本没有必要做曲面图
zerocrazy 2006-3-29 23:03
[quote]原帖由 [i]liboy[/i] 于 2006-3-28 17:05 发表
因为中心点的试验已经安排了，能不能即使模型没有弯曲，也选择Include center points in the model？ [/quote]
[color=Blue][size=2]能解答下这个问题吗？
若弯曲项P值大于置信水平，弯曲项不显著，为什么就不能选择“Include center points in the model”进行分析？[/size][/color]
[[i] 本帖最后由 zerocrazy 于 2006-3-30 08:48 编辑 [/i]]
zerocrazy 2006-3-29 23:04
红烧肉，
这个名字好听，
一听就流口水。
哈哈。。。
（开个玩笑）
zerocrazy 2006-3-29 23:47
[quote]原帖由 [i]aiyinsitan[/i] 于 2006-2-18 12:21 发表
有喜欢佛经的吗???
观自在普萨，行深般若波罗蜜多时，照见五蕴皆空，度一切苦厄。
舍利子，色不异空，空不异色，色即是空，空即是色，受想行识，亦复如是。
舍利子，是诸法空相，不生不灭，不垢不净，不增不 ... [/quote]
感谢aiyinsitan的帮助，将两首心经发到你的hotmail信箱，
希望你喜欢：
佛说圣佛母般若波罗蜜多心经（王菲的经文诵读）
般若波罗蜜多心经（张学友独唱）
aiyinsitan 2006-3-30 10:48
[quote]原帖由 [i]zerocrazy[/i] 于 2006-3-29 23:03 发表
能解答下这个问题吗？
若弯曲项P值大于置信水平，弯曲项不显著，为什么就不能选择“Include center points in the model”进行分析？ [/quote]
分析的弯曲项不显著是因子水准的弯曲项,非二次项也~~~~~~~~~~
CCB 2006-4-2 21:34
受益了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
xiaqiu11 2006-4-3 19:10
高人啊！兄弟我狂佩服！
wzw6321 2006-4-13 23:03
非常深奥，敬佩敬佩！！
210 2006-4-25 09:31
xue xi liao
xie xie zhong
ritazhao 2006-4-26 17:14
thanks,
you are the expert.
lyhyj110 2006-5-28 19:24
高手太多了只怪我知道的太少呀
kingspring 2006-5-28 22:22
另一个原因,说明现在观测的数据范围太窄,非过程的全部范围,现在的中心点非整个流程的中心点,有必要作最陡路线法找到拐点,以其为中心点作CCD分析,此时曲面可能會显著.再考虑RSM.
oscar007 2006-6-14 11:23
ding ding
angzh060406 2006-6-15 14:03
现在正在学习一般的统计图表和分析方法，今天来开眼界了，学习。
wulmwulm 2006-6-20 23:05
好分享 我也試試看
蚂蚁 2006-6-22 08:11
如果弯曲项不显著，
为了模型分析的准确性，
应该将对应的偏差平方和归入Error项，
相应的自由度也并入误差模型，
所以在包含或不包含弯曲项时，因子或team的分析结果会有所改变，
而不选择包含弯曲项就显得更为精确。
gaoyan 2006-6-28 00:21
正在学习MTB，关注高手解惑此案例！
junezhang 2006-6-28 13:30
以前学过这一章节,但只知道皮毛包括公司的老师,今天来的有价值啊!弄懂了以前模棱两可的知识谢谢了!
cassiezhang 2006-6-28 20:36
好遗憾啊,刚参加工作时公司系统培训了MINITAB 和JMP,可惜换工作的结果导致学无致用:(
loyis_lee 2006-7-26 11:49
都是些强人啊。我的MTB还没学到这种程度
应该说统计还没到这种程度。
zerocrazy 2006-8-28 13:35
[quote]原帖由 [i]aiyinsitan[/i] 于 2006-3-29 13:23 发表
1 AB 之间的交互作用的显著程度本来就在临界的地方 0.056,缩减模型后(去掉弯曲项)自然显示为显著
2 RSM 只能进行2水平的实验,加入中心点后,变成了3水平,自然无法进行了
3 当弯曲模式和交互作用都不显著,但是R-SQ仍然很小的时候,可能存在2次或者高次项显著,采用RSM
4 [color=Red]R-SQ已经92%以上了,做RSM的目的是什么呢??? [/color][/quote]
R-SQ接近100%，表示两变量强相关，但一定能说明他们是线性相关吗？
hewuling 2006-9-1 20:08
下次打开时争取能用上。
softcom003 2006-9-22 11:58
回复 #9 israel 的帖子
ANOVA表中的Curvature项
古柳 2006-12-15 22:59
还在学习之中，懂了在告诉你
talented168 2006-12-23 19:58
the question have let me doubt a long time,now i understand ,thanks
finanda 2007-1-12 16:15
[size=2]模型中加入中心点会产生两种变化：
1、 回归模型将经过中心点均值（65.525），但这样会造成多元决定系数大幅下降，于是Minitab采用在模型中添加一个奇异点的方式来解决。即在回归分析表中加入Ct Pt（中心点）项，当因子水平为0，0，0时，补偿-0.8（因子水平均为零时，响应拟和值原应等于常数项（66.325），但补偿后，66.325+（-0.8）=65.525），因此奇异点的存在，Minitab不允许绘制等高线图和响应曲面图（图形亦会产生特异点），同时为保证最小二乘估计，添加中心点均值导致回归模型平移（66.325而非66.058），常数项发生变化，其它项系数保持不变。相同因子水平下的响应拟和值发生变化。
2、 对残差的影响。当模型中加入中心点后，因子两水平加中心点对因子高次项进行分析，如高次项显著，则存在弯曲，但弯曲项不隶属残差；如模型中不加入中心点，则直接将弯曲项记入残差，F检验值依旧为上值，弯曲项的平方和及自由度记入残差，残差的均方差将变小（弯曲不显著时）。残差的变化将导致回归项系数标准差的变化，残差均方差等于8倍系数方差的和，即常数项,A,B,C,AB,AC,BC,ABC（未选择的term也要算，完全模型）8项。在中心点未加入模型下，对常数项的方差有所调整。标准差变化引起了t值的变化，从而产生AB项在中心点加入与否两种情况下显著性的变化。
个人认为在第一次因子分析时，应加入中心点，弯曲不显著时，再进行第二次分析时，不加入中心点，将弯曲项并入残差，增加准确性。如第一次分析时既不加中心点，一旦弯曲很显著，则各回归项的T检验结果将毫无意义。[/size]
finanda 2007-1-12 16:27
[quote]原帖由 [i]aiyinsitan[/i] 于 2006-3-29 13:23 发表
1 AB 之间的交互作用的显著程度本来就在临界的地方 0.056,缩减模型后(去掉弯曲项)自然显示为显著
2 RSM 只能进行2水平的实验,加入中心点后,变成了3水平,自然无法进行了
3 当弯曲模式和交互作用都不显 ... [/quote]
RSM应该不是只能进行２水平实验，在RSM的CCC中因子水平已经达到4了（+Alpha,-Alpha,+1,-1），且能生成等高线和响应曲面图，再说因子只有２水平，如何拟和二次项．
timezones 2007-1-25 14:03
太厉害了，能否推荐一些好的参考资料，我先自学一下
ztglx 2007-3-19 10:12
正在学习DOE，收藏
hjjh16 2007-3-24 13:30
我也正学习给软件,很受益
ronnie123456 2007-4-8 16:25
向楼主学习，哈哈
fineppy 2007-4-12 23:22
太厉害了～
！
etingtian 2007-4-30 21:19
十分感谢 不知不觉中学习了很多啊
renjiescut13 2007-9-15 23:59
很久没有上来，发现现在的人越来越厉害了。呵呵。
没有仔细看大家的发言，不过，很明显，有人已经做出了很好的解释。
这里，我补充一些：
1. 曲度分析（即弯曲项）在优化求极值的试验中非常重要，在二水平试验中，他的显著与否直接可以判断试验范围内是否存在极值：显著－－存在，不显著－－不存在。
因此，在实验设计中，通常在筛选设计时就应该加入中心点，以判断实验范围是否包含极值。
2. 世界上万事万物都是有联系的。因此，象曲度的关系就存在于一切事物之间，只是有的显著，有的不显著。我们试验的一个目的就是为了寻找事物之间的关系，而简单的模型可以更好的把握事物，并且，其容错性也会提高。因此，曲度分析不显著时，可以不将中心点包括在模型中。（我只能从实际应用上来解释，咱可没有多少理论知识）
3. 无论是Plakett-Burman、析因设计、部分析因设计、BoxBehn和CCD等，他们都是局部优化方法，因此，优化得到的仅仅是局部极值，而不是最大值。而全局优化方法中，可以使用神经网络和GA（遗传算法）得到。希望六西格玛论坛的试验设计版块中今后可以加入这两个设计。
今天上来就先说到这，继续潜水。同时可以和大家多探讨实验设计的案例。
esnake 2008-5-16 12:34
我的粗浅理解：
不选择中心点，Minitab就不会估计弯曲。如果需要检验是否存在弯曲的问题，那么就要选择作中心点试验。
Jacky.Chen 2008-6-19 15:19
我也同意上楼的说法.... ;X.
tpozsheng 2008-7-18 15:01
一頭霧水,慚愧啊,還有很長路要走:(
