实验设计与数据处理(第一部分).ppt

实验设计与数据处理

主讲:赵爽
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课程性质
实验设计和数据处理是一项通用技术,是当代科技和工程技
术人员必须掌握的技术方法。
课程任务
使学生了解实验设计和数据处理的基本知识和基本概念,初
步掌握常用的实验设计方法,初步掌握几种实验数据的分析
方法,为毕业设计阶段结合实际研究内容进行化学实验设计
和数据分析打下基础。
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第一章实验设计简介
实验设计的概念与意义
实验设计是以概率论与数理统计为理论基础,经济地、科学地制定实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论和方法。(多、快、好、省)
设计一个好的实验方案
概率论与数理统计知识
广博的专业技术知识
丰富的实际经验
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例某农场想移植外地的优良品种,选了A,B,C三种品种进行试验,看哪一种品种在本地更适合一些。
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表 人造再生木材实验因素水平表
A
(配比)
B
(反应温度)/℃
C
(反应时间)/min
1
1:1
150
30
2
2:3
165
35
3
3:7
180
40
水平
因素
先固定B和C为B1、C1,变化A
例某厂想用高压聚乙烯与木屑化合物加温加压试制“人造再生木材”
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实验结果A3最好,然后固定A为A3、C为C1 ,变化B
实验结果B2最好,然后固定A为A3、B为B2 ,变化C
实验结果A2最好,于是下结论说A3B2C2最好。
简单对比法
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简单对比法的优缺点:
优点: 实验次数少
缺点:(1)试验点不具代表性。考察的因素水平仅局限于局部区域,不能全面地反映因素的全面情况。
(2)无法分清因素的主次。
(3)如果不进行重复试验,实验误差就估计不出来,因此无法确定最佳分析条件的精度。
(4)无法利用数理统计方法对实验结果进行分析,提出展望好条件。
A1 A2 A3
B3
B2
B1
C1
C2
C3
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另一种方法叫全面实验法,就是把三个因素的所有水平都一一搭配起来,从而找出最好的实验条件。
A1B1C1 A2B1C1 A3B1C1
A1B1C2 A2B1C2 A3B1C2
A1B1C3 A2B1C3 A3B1C3
A1B2C1 A2B2C1 A3B2C1
A1B2C2 A2B2C2 A3B2C2
A1B2C3 A2B2C3 A3B2C3
A1B3C1 A2B3C1 A3B3C1
A1B3C2 A2B3C2 A3B3C2
A1B3C3 A2B3C3 A3B3C3
共有3³=27次实验。如图所示,立方体包含了27个节点,分别表示27次试验。
A1 A2 A3
B3
B2
B1
C1
C2
C3
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全面实验法的优缺点:
优点: 对各因素与实验指标之间的关系剖析得比较清楚
缺点:(1)实验次数太多,费时、费事,当因素水平比较多时,实验无法完成。
(2)不做重复实验无法估计误差。
(3)无法区分因素的主次。
例如选六个因素,每个因素选五个水平时,全面实验的数目
是56 =15625次。
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实验设计可以帮助我们有效地解决如下问题:
科学地、合理地安排实验,可以减少实验次数,缩短实验周期,节约人力、物力,提高经济效益,尤其当因素水平较多时,效果更为显著。
通过对实验的设计和结果分析能使我们在众多的因素中分析主次,找出影响指标的主要因素。
通过实验设计可以分析因素之间交互作用影响的大小。