关于实验设计与数据处理研究与应用.doc

--------------------------校验:_____________-----------------------日期:_____________关于实验设计与数据处理研究与应用关于实验设计与数据处理研究与应用摘要:实验是一切自然学科的基础,实验设计与数据处理在各领域中更是发挥着不可估量的作用。同样数据处理能力是分析问题,解决问题的基础。作为一门应用技术学科,试验设计与数据处理在科学研究和实际生产中起着越来越重要的作用。懂得如何进行科学的试验设计和正确的数据处理是每一个科研工作者必须具备的基本素质。通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法,推出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。本文介绍了实验设计与数据处理的方法及各领域的应用。关键词:实验设计方法;数据处理;化学实验;Matlab:应用引言实验是一切自然学科的基础,任何自然科学都离不开实验。科学界中大多数的公式定理都是由实验反复验证而推导出来的,只有经得起实验验证的定理定律才具有普遍实用性。而科学的实验设计是利用已有的专业学科知识,以大量的实践经验为基础而得出的既能减少实验次数,又能缩短试验周期,从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法。这就必然涉及到实验的数据处理,也只有对实验得出的数据作出科学合理的处理,才能使实验结果更具说服力。在化工、化学、轻工、材料、环境、医药、热工等领域都需要实验和数据的处理来得出最佳的配方、工艺条件,产品性能的优化,对产品质量、环境质量作出评价等。本文就如何经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案做了全面分析。。1试验设计它是数理统计学的一个重要的分支。多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据,而试验设计却是用于决定数据收集的方法。试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等。试验设计方法常用的术语有试验指标即作为试验研究过程的因变量,常为试验结果特征的量(如得率、纯度等);因素即作试验研究过程的自变量,常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因;水平即试验中因素所处的具体状态或情况,又称为等级。常用的试验设计方法有:正交试验设计法、均匀试验设计法、回归正交设计法、优选法等。可供选择的试验方法很多,各种试验设计方法都有其一定的特点。所面对的任务与要解决的问题不同,选择的试验设计方法也应有所不同。由于篇幅的限制,我们只讨论这几种试验设计方法。正交试验设计正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。正交表是一整套规则的设计表格,用L为正交表的代号,n为试验的次数,t为水平数,c为列数,也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34),它表示需作9次实验,最多可观察4个因素,每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等,我们称它为混合型正交表用正交表安排多因素试验的方法,称为正交试验设计法。其特点为:①完成试验要