六西格玛黑带 第7章 改进 实验设计

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第7章 改进 全因子实验设计

• 主效应与交互效应
• 实验设计的基本原则
• 实验设计的选择
• 实验设计的策划与安排
• 全因子实验设计
  • 实验的安排及中心点的选取
• 全因子实验的分析
  • • 模型是否显著
    • 模型是否弯曲
    • 模型是否失拟
    • 回归效果的度量
    • 各自变量是否显著
      • 看P值
        • • 几个规律
            • 效应指的是“主效应”、“交互效应等”，和通过正交表计算的结果一致
            • 对于已编码的DOE，系数=效应/2——“-1，1”包含两个自由度，所以除以2
            • T值=系数/系数标准误
            • P值根据T值得出，＜0.05即说明该项显著
      • 通过标准化效应图判断
    • 残差诊断
    • 判断模型是否需要改进
      • 删除不显著项后的效果
        • 代码化的回归方程的系数在删减不显著后，系数不变
    • 预测
      • 等值线图
        • 例子
      • 重叠等值线图
        • 用于寻找因子的可行区间
      • 曲面图（然并卵）
      • 响应优化器
  • 无中心点的全因子实验设计
    • 例子
      • • 规律
          • 无法检验是否有弯曲
          • 纯误差的自由度=重复实验的项数（2-1）*8=8
          • n次中心点实验的自由度是n-1，中心点产生的纯误差=n次取均值然后除以n-1
          • 该全因子实验所有的项都加入到了模型中，故“失拟”项为0，无失拟
  • 带区组的全因子实验设计
    • 做预测时需要把区组去掉
  • 离散型响应变量全因子实验设计
    • 当Y是二值时，可以用logistic回归