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軟件介紹

軟件標簽: 設計軟件 designexpert

design expert12是能夠幫助用戶進行多種實驗的平臺，在這里用戶能夠找到超多的實驗設計、實驗數據分析、數據圖像可視化等等，幫助用戶能夠更好的進行各種各樣的實驗等等非常的實用。軟件上還有很多幫助用戶進行統(tǒng)計和數據計算的功能，能夠節(jié)省更多的實驗時間。

軟件簡介

design expert12是非常專業(yè)、權威的響應面分析實驗設計軟件，集實驗設計、數據分析和可視化結果于一體，所提供的可旋轉3D圖形，方便全角度查看響應曲面，讓你可以使用鼠標在交互式2D圖形上設置標志和探索等高線，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果，給人留下深刻的印象。不僅如此，該軟件還帶來了許多強大的統(tǒng)計工具，例如一般因子研究，響應面法（RSM）、混合設計技術，過程因素、分裂圖的設計和分析等等，可對產品或流程進行突破性改進，大幅度提高科研效率，進而加快科研項目的進度，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可以選擇關鍵因素，找到最佳性能的理想工藝設置，并發(fā)現最佳產品配方，幫助用戶快速統(tǒng)計實驗數據，更進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軟件

design expert12使用說明

一、目標和設計選項

緊接在目標之下推薦的設計是建議的最低設計。對于更復雜的目標，也可以使用更有能力的設計。更大，更復雜的設計將產生更好的估計并得出更有力的結論。

當目標是優(yōu)化過程并且有超過6個因素時，通常在篩選目標開始實驗并采取小步驟，在每個步驟中更多地了解過程，并在此基礎上進行構建更有效率。與一個大型設計相比，在學習過程中采取一些小步驟通常會導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果。

測試產品，工藝或方法的堅固性。現實世界的目標是驗證測試方法是否適用于所有操作員，或者當在預期的因子范圍內使用時，過程是否穩(wěn)定。

對于上述兩種情況，任務是運行最少的運行次數，但是，設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）或最小運行篩選設計的雙級因子設計。另一種選擇是響應面，過飽和的最終篩選設計。

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，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）的兩級因子設計。其他可接受的兩級設計是Min-RunCharacterize和IrregularResV設計。將中心點添加到任何兩級因子設計以估計曲率效應。

4、優(yōu)化

通過找到最佳因子設置來優(yōu)化流程，以實現目標，例如為每個響應單獨最大化，最小化或達到目標值。

對于上述任何一種情況，請使用適合問題的響應面設計。標準設計，如中央復合材料或Box-Behnken，適用于二次模型。優(yōu)化設計具有更大的靈活性，允許更高階的模型。

5、混合設計

配方工作。如果該過程是混合物，例如藥物配方，化學成分，甚至如何分配預算，那么使用混合物設計。這些設計產生運行以根據組分的相對比例對響應進行建模。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.混合物最佳設計是最常用的，因為它們在組件范圍內具有最大的靈活性。

6、分割圖設計

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

二、識別回應

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

數字（連續(xù)）：測量的響應是最佳響應類型。在設計實驗期間，應該有一系列的響應值，從好到壞。

評級系統(tǒng)：對于主觀測量，評級系統(tǒng)是連續(xù)響應的可行替代品。例如，產品質量可能被評為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。有幾個人對產品進行評級會更好。響應應該是每種產品的平均評級。額定值的標準偏差或范圍通常會產生有用的二次響應。

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

通過選擇因子然后確定運行次數來跟蹤響應的工作。

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定為設計規(guī)定的水平。實驗者可以選擇在哪個范圍內變化的因素。

一旦知道了答案的目標，就可以通過以下步驟完成工作。

列出可能影響響應的所有因素。

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。

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)視和記錄其實際設置。

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

在此之后，是時候確定達到實驗目標所需的運行次數。

四、確定運行次數

需要多少次運行才能獲得有用的結果？

這個問題的答案取決于以下內容：

實驗的目標，確定設計的類型和設計尺寸的最佳方法。

析因設計使用功率;和

響應曲面設計使用精度。

模型擬合響應后，ANOVA標準偏差的估計值。估計可以來自以下任何一項：

正在研究的系統(tǒng)的歷史數據;

來自類似過程的歷史數據;

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。

對于階乘設計，找到效果是目標。效果是當因子水平改變時響應變化多少。功效是檢測顯著效果的概率。

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

五、權力

權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在ANOVA上的標準差的估計值來計算?？紤]到預期的標準偏差，可以發(fā)現重要影響是顯著的。

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計。

是否可以容忍更高的alpha風險（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險。如果你更愿意發(fā)現虛假效果，你更有可能找到真正的效果。

1、如果更多運行是負擔得起的

如果全因子的功率小于60％，最好的方法是使用設計工具，增強設計，復制設計復制整個設計。對于功率大約為65％的大型全因子設計，但要完全復制的運行次數太多，請使用“設計工具”，“增強設計”，“增強”中的增強工具。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。如果設計是分數設計，包括Min-Run，Irregular和Optimal，增加運行的最佳方法是創(chuàng)建新設計。單擊是以使用以前的設計信息，然后從列表中選擇更大的設計。

2、如果沒有更多的運行是負擔得起的，看看設計

因子水平的變化是否會產生比所述增量更大的響應變化？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。因子設置可以在更寬的時間間隔內運行嗎？因子設置的更大變化通常意味著響應中的更大變化。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，請構建一個每天一個塊的設計。

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。重復您正在進行的測量并記錄平均值作為您的響應。

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。最有可能不會產生重大影響，很少有人會了解這一過程。