design expert12是一款實驗設(shè)計軟件，這里有直觀的圖表形式將實驗成功展現(xiàn)，大家使用更加輕松。軟件可以進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析，強(qiáng)大統(tǒng)計工具助力，加快實驗?zāi)_步!

design expert12描述

design expert12是非常專業(yè)、權(quán)威的響應(yīng)面分析實驗設(shè)計軟件，集實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)果于一體，所提供的可旋轉(zhuǎn)3D圖形，方便全角度查看響應(yīng)曲面，讓你可以使用鼠標(biāo)在交互式2D圖形上設(shè)置標(biāo)志和探索等高線，而且廣泛的圖形選擇，能夠幫助你識別出色的效果和可視化結(jié)果，給人留下深刻的印象。不僅如此，該軟件還帶來了許多強(qiáng)大的統(tǒng)計工具，例如一般因子研究，響應(yīng)面法(RSM)、混合設(shè)計技術(shù)，過程因素、分裂圖的設(shè)計和分析等等，可對產(chǎn)品或流程進(jìn)行突破性改進(jìn)，大幅度提高科研效率，進(jìn)而加快科研項目的進(jìn)度，最大程度的減少了科研人員的實驗時間。同時，與其它同類型軟件而言，design expert12可以選擇關(guān)鍵因素，找到最佳性能的理想工藝設(shè)置，并發(fā)現(xiàn)最佳產(chǎn)品配方，幫助用戶快速統(tǒng)計實驗數(shù)據(jù)，更進(jìn)一步的加快實驗的腳步，為各行各業(yè)的科研人員提供非常大的幫助。

design expert12優(yōu)點

1、Logistic回歸

使用二進(jìn)制數(shù)據(jù)(每個單元格為0或1)的響應(yīng)將在“變換”選項卡上具有“邏輯回歸”選項。

Logistic回歸模型術(shù)語顯著性的卡方檢驗。

麥克法登調(diào)整 McFadden和Tjur偽R平方統(tǒng)計數(shù)據(jù)可用于邏輯回歸。

可以使用基于成功或失敗概率的標(biāo)準(zhǔn)來優(yōu)化二元響應(yīng)。

2、圖表

模型圖已移至筆記本界面。

您可以在并排視圖中同時創(chuàng)建多個圖形。

所有圖形現(xiàn)在都有一個可?？康膱D例，可以獨立于圖形移動。

圖例也可以通過右鍵單擊菜單?？吭趫D表的右側(cè)或底部。

可以通過右鍵單擊菜單單獨切換圖例中的元素。

通過將圖例懸停在其上，保持控件和使用鼠標(biāo)滾輪，可以增大或減小圖例的字體大小。

可以在“圖表列”節(jié)點中生成任何數(shù)據(jù)列的直方圖。

您可以在“圖形列”散點圖上設(shè)置第三個軸，使其成為三維散點圖。

效果圖已移至筆記本界面，可以并排比較。

現(xiàn)在可以在觀察值和預(yù)測值之間切換立方體圖。

單擊“交互”或“單因子”圖中的點時的成對比較現(xiàn)在可在單獨的工具箱中使用。

3、分類編碼

分類變量現(xiàn)在可以使用治療對比，將每個級別與用戶選擇的對照或參考級別進(jìn)行比較。

Design Expert還可以使用Helmert對比，將每個級別與之前級別的平均值進(jìn)行比較。

序數(shù)對比不再需要數(shù)字。 如果它們不是數(shù)字，則假定它們是均勻間隔的(例如“低”，“中”，“高”)。

ANOVA中顯示了分類因子的對比類型的選擇。

4、組合模型

Kowalski-Cornell-Vining(KCV)型號可作為型號訂單選擇。

在建造時，KCV模型為完整的交叉模型提供了更有效的替代方案。

在分析過程中也可以選擇KCV模型。

design expert12使用說明

一、目標(biāo)和設(shè)計選項

緊接在目標(biāo)之下推薦的設(shè)計是建議的最低設(shè)計。對于更復(fù)雜的目標(biāo)，也可以使用更有能力的設(shè)計。更大，更復(fù)雜的設(shè)計將產(chǎn)生更好的估計并得出更有力的結(jié)論。

當(dāng)目標(biāo)是優(yōu)化過程并且有超過6個因素時，通常在篩選目標(biāo)開始實驗并采取小步驟，在每個步驟中更多地了解過程，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建更有效率。與一個大型設(shè)計相比，在學(xué)習(xí)過程中采取一些小步驟通常會導(dǎo)致更少的運行和更好的整體理解。

1、最小運行

如果您需要快速排除故障并快速獲得結(jié)果。

測試產(chǎn)品，工藝或方法的堅固性?，F(xiàn)實世界的目標(biāo)是驗證測試方法是否適用于所有操作員，或者當(dāng)在預(yù)期的因子范圍內(nèi)使用時，過程是否穩(wěn)定。

對于上述兩種情況，任務(wù)是運行最少的運行次數(shù)，但是，設(shè)法同時測試所有變量。如果沒有重要因素，那么對因子的更改不會顯著影響產(chǎn)品，流程或方法。如果某些事情很重要，我們可以斷定這個過程并不穩(wěn)定。但要了解不穩(wěn)定的原因，后續(xù)實驗是必要的。

對于上述情況，請使用顏色編碼為紅色的兩級析因設(shè)計(分辨率III)。

2、篩選

篩選實驗用于將大量潛在因素縮小到較小的因素列表，這些因素對過程有重大影響。

對于上述使用，采用黃色(分辨率IV)或最小運行篩選設(shè)計的雙級因子設(shè)計。另一種選擇是響應(yīng)面，過飽和的最終篩選設(shè)計。

后續(xù)實驗對于表征交互并理解為什么某些因子組合起作用或失敗是必要的。

3、表征

表征主效應(yīng)，相互作用甚至曲率，以更好地理解正在研究的過程。

對于上述使用，采用顏色編碼為白色(全因子)或綠色(分辨率V或更高)的兩級因子設(shè)計。其他可接受的兩級設(shè)計是Min-RunCharacterize和IrregularResV設(shè)計。將中心點添加到任何兩級因子設(shè)計以估計曲率效應(yīng)。

4、優(yōu)化

通過找到最佳因子設(shè)置來優(yōu)化流程，以實現(xiàn)目標(biāo)，例如為每個響應(yīng)單獨最大化，最小化或達(dá)到目標(biāo)值。

對于上述任何一種情況，請使用適合問題的響應(yīng)面設(shè)計。標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計，如中央復(fù)合材料或Box-Behnken，適用于二次模型。優(yōu)化設(shè)計具有更大的靈活性，允許更高階的模型。

5、混合設(shè)計

配方工作。如果該過程是混合物，例如藥物配方，化學(xué)成分，甚至如何分配預(yù)算，那么使用混合物設(shè)計。這些設(shè)計產(chǎn)生運行以根據(jù)組分的相對比例對響應(yīng)進(jìn)行建模。因為正在使用比例，所以隨著一個組件的增加，其他組件的總和必須減少。組分比例的總和始終為1.混合物最佳設(shè)計是最常用的，因為它們在組件范圍內(nèi)具有最大的靈活性。

6、分割圖設(shè)計

使用裂區(qū)設(shè)計可以最好地處理難以改變的因素。查看有關(guān)隨機(jī)化與分割圖設(shè)計的主題以做出決定。分裂圖設(shè)計可用于篩選和表征

二、識別回應(yīng)

后澄清目標(biāo)后，下一步是找出以測量其響應(yīng)(質(zhì)量特性)，以及如何測量它們。確定關(guān)鍵的可量化響應(yīng)是成功的DOE的重要一步。

數(shù)字(連續(xù))：測量的響應(yīng)是最佳響應(yīng)類型。在設(shè)計實驗期間，應(yīng)該有一系列的響應(yīng)值，從好到壞。

評級系統(tǒng)：對于主觀測量，評級系統(tǒng)是連續(xù)響應(yīng)的可行替代品。例如，產(chǎn)品質(zhì)量可能被評為1-非常差到5-好到9-非常好。同樣，味道評級可以是1-酸至中性至9-甜味。有幾個人對產(chǎn)品進(jìn)行評級會更好。響應(yīng)應(yīng)該是每種產(chǎn)品的平均評級。額定值的標(biāo)準(zhǔn)偏差或范圍通常會產(chǎn)生有用的二次響應(yīng)。

排名：可以使用的另一種類型的響應(yīng)是排名。從所有運行中獲取結(jié)果并將它們從最差到最佳排名。然后為從1開始的每個結(jié)果分配一個數(shù)字，并增加以反映排名。作為功能關(guān)系的結(jié)果獲得平均(和相同)等級。

通過選擇因子然后確定運行次數(shù)來跟蹤響應(yīng)的工作。

三、識別因素和級別

因素是過程的輸入?？刂茖嶒炛械囊蛩夭⑵湓O(shè)定為設(shè)計規(guī)定的水平。實驗者可以選擇在哪個范圍內(nèi)變化的因素。

一旦知道了答案的目標(biāo)，就可以通過以下步驟完成工作。

列出可能影響響應(yīng)的所有因素。

將因素分組為以下類別：最可能，有可能且最不可能影響響應(yīng)。

請注意，該因素是否易于控制或難以控制。

確定實驗中包含哪些因素。

其余因素可以保持不變或允許變化。如果允許變化，請確定是否可以監(jiān)視和記錄其實際設(shè)置。

一旦選擇了因子，就必須選擇它們涵蓋的范圍。范圍應(yīng)該足夠大以引起響應(yīng)的變化，但不能太大以至于過程將“脫離懸崖”并產(chǎn)生不可用的數(shù)據(jù)。

在此之后，是時候確定達(dá)到實驗?zāi)繕?biāo)所需的運行次數(shù)。

四、確定運行次數(shù)

需要多少次運行才能獲得有用的結(jié)果?

這個問題的答案取決于以下內(nèi)容：

實驗的目標(biāo)，確定設(shè)計的類型和設(shè)計尺寸的最佳方法。

析因設(shè)計使用功率;和

響應(yīng)曲面設(shè)計使用精度。

模型擬合響應(yīng)后，ANOVA標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計值。估計可以來自以下任何一項：

正在研究的系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù);

來自類似過程的歷史數(shù)據(jù);

一項試點研究，其中沒有任何故意變化;和

實驗者最好的猜測。

對于階乘設(shè)計，找到效果是目標(biāo)。效果是當(dāng)因子水平改變時響應(yīng)變化多少。功效是檢測顯著效果的概率。

對于響應(yīng)面設(shè)計，目標(biāo)通常是優(yōu)化。擁有精確的模型對于找到最佳因子組合的良好預(yù)測非常重要。設(shè)計空間分?jǐn)?shù)(FDS)是設(shè)計的比例，其中估計的精度優(yōu)于可接受的誤差范圍。

五、權(quán)力

權(quán)力是一種管理分析能夠提供的期望的方式。通過比較重要影響的大小與分析完成后將出現(xiàn)在ANOVA上的標(biāo)準(zhǔn)差的估計值來計算。考慮到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)偏差，可以發(fā)現(xiàn)重要影響是顯著的。

盡可能多地使用以下建議，以使估計的功率達(dá)到80%。沒有要求80%的功率，但我們在Stat-Ease，Inc。覺得它有一個好的設(shè)計。

是否可以容忍更高的alpha風(fēng)險(I類錯誤率)?

在編輯-首選項，常規(guī)-分析節(jié)點下增加功率的顯著性閾值。增加alpha會增加檢測錯誤效果的可接受風(fēng)險。如果你更愿意發(fā)現(xiàn)虛假效果，你更有可能找到真正的效果。

1、如果更多運行是負(fù)擔(dān)得起的

如果全因子的功率小于60%，最好的方法是使用設(shè)計工具，增強(qiáng)設(shè)計，復(fù)制設(shè)計復(fù)制整個設(shè)計。對于功率大約為65%的大型全因子設(shè)計，但要完全復(fù)制的運行次數(shù)太多，請使用“設(shè)計工具”，“增強(qiáng)設(shè)計”，“增強(qiáng)”中的增強(qiáng)工具。階乘最優(yōu)是一個很好的選擇，并且允許一次添加幾個運行。如果設(shè)計是分?jǐn)?shù)設(shè)計，包括Min-Run，Irregular和Optimal，增加運行的最佳方法是創(chuàng)建新設(shè)計。單擊是以使用以前的設(shè)計信息，然后從列表中選擇更大的設(shè)計。

2、如果沒有更多的運行是負(fù)擔(dān)得起的，看看設(shè)計

因子水平的變化是否會產(chǎn)生比所述增量更大的響應(yīng)變化?如果是，則使用較大的delta估計值來估算功率。更大的效果更容易被發(fā)現(xiàn)。因子設(shè)置可以在更寬的時間間隔內(nèi)運行嗎?因子設(shè)置的更大變化通常意味著響應(yīng)中的更大變化。只能找到更大的效果，你能滿意嗎?如果是這樣，增加delta。

3、如果增加所述delta的大小不是一個選項

使用塊來隔離已知但不受控制的變異源。例如，如果實驗需要幾天時間，請構(gòu)建一個每天一個塊的設(shè)計。

如果噪音來自您的測量系統(tǒng)......

獲得更好的測量系統(tǒng)-這通常意味著更高的成本。重復(fù)您正在進(jìn)行的測量并記錄平均值作為您的響應(yīng)。

注意

如果噪聲確實來自該過程，并且上述增加功率的方法都不合適，請不要運行此實驗。最有可能不會產(chǎn)生重大影響，很少有人會了解這一過程。

design expert12測評

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