試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理響應(yīng)面精選PPT

1、關(guān)于試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理響應(yīng)面第一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGOContents1. 響應(yīng)面的概念3. Design-Expert（7.0.0）響應(yīng)面設(shè)計及數(shù)據(jù)處理4. ConclusionComparision2. SAS（9.2）響應(yīng)面設(shè)計及數(shù)據(jù)處理第二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO響應(yīng)面即回歸的正交試驗(yàn)設(shè)計，可以在因素的試驗(yàn)范圍內(nèi)選擇適當(dāng)?shù)脑囼?yàn)點(diǎn)，用較少的試驗(yàn)建立一個精度高，統(tǒng)計性質(zhì)好的回歸方程，并能解決試驗(yàn)優(yōu)化問題WHAT正交試驗(yàn)設(shè)計所得到的優(yōu)方案只能限制在已定的水平上，而不是一定試驗(yàn)范圍內(nèi)的最優(yōu)方

2、案；回歸分析可以對結(jié)果進(jìn)行預(yù)測和優(yōu)化，但只能被動的處理和分析。兩者的優(yōu)勢結(jié)合起來，有合理的試驗(yàn)設(shè)計和較少的試驗(yàn)次數(shù)，建立有效的數(shù)學(xué)模型。WHY1.1響應(yīng)面的概念及必要性第三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO1.2響應(yīng)面設(shè)計模型種類中心組合設(shè)計（Central Composite，包括通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計、二次組合設(shè)計等）BOX設(shè)計（Box-Behnken設(shè)計）二次飽和和D-最優(yōu)設(shè)計（D-optimal設(shè)計）均勻設(shè)計田口設(shè)計.注：選用的模型不同，設(shè)計方案也不同，所需做實(shí)驗(yàn)的次數(shù)也就不同的第四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site he

3、reLOGO1.3 用于響應(yīng)面設(shè)計和分析的軟件介紹SpssDesign-ExpertSASMini-Tab僅可以處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，不可以進(jìn)行方案設(shè)計第五張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO例題距零水平的點(diǎn)第六張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO2.1 SAS 做響應(yīng)面設(shè)計與試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理打開SAS軟件點(diǎn)擊解決方案分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計新建響應(yīng)面設(shè)計選擇設(shè)計模型和因素個數(shù)編輯變量，輸入原始數(shù)據(jù)選擇Optimize.得出二維和三維響應(yīng)面圖形選擇Report.得出實(shí)驗(yàn)分析詳細(xì)結(jié)果根據(jù)圖形直觀的分析各因素關(guān)系，根據(jù)結(jié)果報告得出回歸方程

4、第七張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO2.1 SAS 做響應(yīng)面設(shè)計與試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理第八張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月響應(yīng)面設(shè)計與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理匯報人：李莉楠 2012307204譚禮浩 2012307209 專業(yè)：食品工程第九張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月新建響應(yīng)面設(shè)計第十張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月第十一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月第十二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月第十三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Define Variable 直接將編碼值修改成原始值8090170180

5、第十四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Optimize第十五張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月用于三個及三個以上因素更改坐標(biāo)軸變量第十六張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月在此處修改變量還可選擇另一變量的值第十七張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月注：關(guān)閉以上圖形窗口后便可返回該頁面Report.輸出結(jié)果報告第十八張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Design Details設(shè)計細(xì)節(jié)Design Points設(shè)計點(diǎn)Explore Details細(xì)節(jié)探索Fit Details擬合性O(shè)ptimization 優(yōu)化DetailsExperiment NotesF

6、actor NotesBlock Notes第十九張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月主要輸出結(jié)果（方差分析）由上表知：除交叉項(xiàng)外，其他各單項(xiàng)系數(shù)均差異顯著，總體模型差異極顯著，失擬項(xiàng)差異不顯著，判定該回歸方程有效。第二十張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月最適最優(yōu)值分析當(dāng)X1=86.946，X2=176.529時，Y取得最大值為80.21244第二十一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月二次多項(xiàng)式回歸方程輸出的內(nèi)容還有很多，可根據(jù)自己需要來分析。第二十二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO2.2 SAS 編程法做響應(yīng)面數(shù)據(jù)處理打開S

7、AS軟件編寫程序，輸入數(shù)據(jù)運(yùn)行結(jié)果結(jié)果分析：得出二次回歸方程第二十三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO在此編輯器處編寫程序哦第二十四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月建立一個數(shù)據(jù)庫定義變量，并按順序輸入相應(yīng)的數(shù)據(jù)響應(yīng)面程序語言，并建立模型第二十五張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月運(yùn)行程序第二十六張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月結(jié)果一：編碼信息第二十七張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月結(jié)果二：二次回歸的方差分析第二十八張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月結(jié)果三：參數(shù)估計第二十九張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022

8、年6月結(jié)果四：響應(yīng)曲面的最佳組合當(dāng)x1=86.946152,x2=176.529233時，Y取得最大值為80.212393第三十張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO3 Design-Expert打開Design-Expert軟件新建Design選擇響應(yīng)面設(shè)計選用模型（Central Composite）選擇因素個數(shù)，輸入因素水平所對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)選擇響應(yīng)值并輸入試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果分析：得出二次回歸方程及圖形第三十一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO點(diǎn)擊File選擇New Design第三十二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作

9、于2022年6月第三十三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月因子設(shè)計響應(yīng)面設(shè)計混料設(shè)計選擇中心組合回歸第三十四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月第三十五張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月修改變量名，水平數(shù)對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)第三十六張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月藍(lán)色區(qū)域放大第三十七張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Continue第三十八張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月 改為Y因變量命名，按Continue繼續(xù)第三十九張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月輸入試驗(yàn)數(shù)據(jù)，即對應(yīng)的Y值隨機(jī)的哦點(diǎn)進(jìn)Y統(tǒng)計分析第四十張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022

10、年6月選擇二次多項(xiàng)式回歸方程第一種方法：選擇手動回歸方法第四十一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月不顯著回歸方程方差分析表第四十二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月對比之前用SAS軟件做出來的方程，系數(shù)少有差別，但基本一致有瑕疵但模型顯著有效的回歸方程第四十三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月選擇二次多項(xiàng)式回歸方程第二種方法：選擇逐步回歸方法第四十四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月由回歸方程方差分析表知：AB不顯著項(xiàng)被自動剔除了，由圖知：模型項(xiàng)極顯著，各個單項(xiàng)差異極顯著，失擬項(xiàng)不顯著，回歸方程有效第四十五張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月響應(yīng)面的圖形見

11、圖1-圖3第四十六張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月圖1X2的值可以自己選擇第四十七張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月圖2第四十八張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月圖3 （點(diǎn)擊工具欄View3D Surface)第四十九張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月求最大值點(diǎn)Numberical選擇maximize第五十張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月當(dāng)x1=86.81,x2=176.29時Y取得最大值為80.1861圖第五十一張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月第五十二張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO4 Con

12、clusionComparisionSAS非編程法得出的回歸方程及最優(yōu)值SAS編程法得出的回歸方程及最優(yōu)值當(dāng)x1=86.946,x2=176.529時，Y取得最大值為80.21244當(dāng)x1=86.946152,x2=176.529233時，Y取得最大值為80.212393第五十三張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO4 ConclusionComparisionDesign-Expert手動回歸法得出的回歸方程和最優(yōu)值Design-Expert逐步回歸法得出的回歸方程和最優(yōu)值當(dāng)x1=86.81,x2=176.29時Y取得最大值為80.1861選用可信度比較高的方程和優(yōu)化結(jié)果第五十四張，PPT共五十七頁，創(chuàng)作于2022年6月Your site hereLOGO4 ConclusionComparisionSAS和Design-Expert所處理的數(shù)據(jù)結(jié)果有些許差異，可能源于試驗(yàn)數(shù)據(jù)小數(shù)點(diǎn)位數(shù)關(guān)系。SAS 功能強(qiáng)大，可以用于除響應(yīng)面以外其它數(shù)據(jù)分析。而且實(shí)驗(yàn)結(jié)果輸出時可以按照自己的需要來選擇，查看結(jié)果方便，方程，最優(yōu)值可在同一頁面。Design-Expert使用簡單，但功能較單一，是專門用于響應(yīng)面設(shè)計的軟件。在試驗(yàn)設(shè)計時，可做到隨機(jī)排列，減少誤差；在結(jié)果分析時最優(yōu)值和回歸方程的結(jié)果未在一起；