品管工具正交分析响应分析

品管工具正交分析响应分析果做出解释。的交互效应，这使得试验次数大大减少。先用2水平因子试验的数据，拟合一个线性回归方程（可以包含交叉乘积项如果发现有弯曲的趋势，则希望拟合一个含二次项的回归方程。其一般模型是（以两个自变量为例）：系数，原来因子设计所安排的一些设计点就不够用了，需要再增补一些试验点。与此同时让噪声因子按照设定的计划从而系统改变其水平的方法来表示正常条在实际工作中，常常需要研究一些配方配比试验问题。这种问题常出现在橡胶、:例：改进热处理工艺提高钢板断裂强度问题。合金钢板经热处理后将提高其断,选择两水平因子（默认生成元在因子数中选择4，单击“设计”选项，弹出试验顺序进行随机化，然后形成下列表格。在表的最后一列，写上响应变量名互效应。在经过细致的分析之后，如果发现某些主效应和二阶交互效应不显则在下次选定模型的时候，应该将不显著的主效应和二阶交互效应删除。阶交互作用和主效应项，三阶以上交互作用不考虑对默认的“在模型中包括拟合因子:强度与加热温度,加热时间,转换时间,保温时间拒绝原假设，认为回归方程并没有因为漏掉高阶交互作用项而产生失拟现象。表明无法拒绝原假设，说明本模型中没有弯曲现象。分析要点三：分析评估各项效应的显著性。计算结互效应中，只有加热时间*保温时间是显著的。说明本例中还有不显著的自变量温时间以及加热时间*保温时间是显著的。正态效应图，凡是因子效应离直线不远者，就表明这些效应是不显著的；反之，则是显著的。从图中可以看到，加热温度、加热时间、保温时间以及加热时间*保温时间是显著的。果数据和模型拟合得比较好，则残差应该是正常的。残差分析包括四个步骤：图，重点考察此散点图中，各点是否随机地在水 或“喇叭型”。从上面这些图可以看到，这些图形都显示残差是正常的。知，在模型中包含不显著项，应该予以删除，所以需要建立新的模型。保留，其他项皆删去，操作中的其余各项都保持不变。单节确定。拟合因子:强度与加热温度,加热时间,保温时间本模型删除了很多项之后，并没有造成失拟的现象。主效应和交互效应后，回归的结果更好了。从得出的直方图可知，残差及所有残差数据都是正常的。中，重复前面主效应图设置的步骤。单击确定。从主效应图中可以看到，加热温度、加热时间和保温时间三者的回归线比较陡，度，加热时间应取上限3分钟，保温时间应取上限间，Y轴选为保温时间，在设置中，选择保留附加因子时间，单击确定。），结果如下：（562.931,575.438具体的理解可以是：当加热温度取860摄讲述。到分辨度为Ⅳ的设计。他的不进行设定，单击确定。单击“因子”选项，设定各个因子的名称，并设定高、低水平值。点击确定。再点击确定后，就可以得到试验计划表，如设计，从运行窗中可以看到下列结果：可以看到此试验计划是可行的。造的试验计划是不能满足要求的。计中，整个试验由下面三部分试验点组成：平作为立方点，星号点将超出立方体。作为轴上的星号点，立方点将向内收缩。重视试验次数，否则通常不采用这种设计。分别取下列条件，安排了全因子试验：程。由于要进行序贯试验，最好选中心复合设计。为3。计”后，本例中需要的试验次数为20次，这是可行的，因此不必修改，中心点），清楚结构，暂时先删除随机化。单节确定。对于这批数据按全因子试验进行分析，具体操作为：选择[统计]=>[DOE]=>[因得到的结果如下：果不显著。下面对全部11个点构成的中心复合序贯设计进行分析，拟合一个完整的第一步：拟合选定模型。与变量中；打开“储存”窗口，选定“拟合值”、“残差”以及“设计矩阵”。单击确定。得到的结果如下：绝原假设，认为本模型总的来说是有效的。这个模型进行预测的效果比较可信。利用自动输出的残差图来进行残差诊断。从上述残差图中可以看出，残差的状况是正常的。第三步：判断模型是否需要改进。除，因此需要重新拟合新的模型，使得新的模型中不包含交互作用项。差。得到的结果为：