正交試驗設計是研究多因素多水平的又一種設計方法,它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗,這些有代表性的點具備了“均勻分散,齊整可比”的特點,正交試驗設計是分析因式設計的主要方法。 是一種高效率、快速、經濟的實驗設計方法。
先列因素水平表:
水平 因素A 因素B 因素C 因素D
1
2
3
再列正交結果表:
實驗序號 因素A 因素B 因素C 因素D 結果
1 1 1 1 1
2 1 2 2 2
3 1 3 3 3
4 2 1 2 3
5 2 2 3 1
6 2 3 1 2
7 3 1 3 2
8 3 2 1 3
9 3 3 2 1
K1 123結果相加 147結果相加 168結果相加 159結果相加
K2 456結果相加 258結果相加 249結果相加 267結果相加
K3 789結果相加 369結果相加 357結果相加 348結果相加
因素A下K最大減K最小 因素B下K最大減K最小 因素C下K最大減K最小 因素D下K最大減K最小
簡單的來說,K1值就是在每個因素下對應水平為1的實驗結果的和,K2就是在每個因素下對應水平為2的實驗結果的和,R就是每個因素下K的最大值減最小值。
正交試驗設計是研究多因素多水平的又一種設計方法,它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗,這些有代表性的點具備了“均勻分散,齊整可比”的特點,正交試驗設計是分析因式設計的主要方法。 是一種高效率、快速、經濟的實驗設計方法。
先列因素水平表:
水平 因素A 因素B 因素C 因素D
1
2
3
再列正交結果表:
實驗序號 因素A 因素B 因素C 因素D 結果
1 1 1 1 1
2 1 2 2 2
3 1 3 3 3
4 2 1 2 3
5 2 2 3 1
6 2 3 1 2
7 3 1 3 2
8 3 2 1 3
9 3 3 2 1
K1 123結果相加 147結果相加 168結果相加 159結果相加
K2 456結果相加 258結果相加 249結果相加 267結果相加
K3 789結果相加 369結果相加 357結果相加 348結果相加
因素A下K最大減K最小 因素B下K最大減K最小 因素C下K最大減K最小 因素D下K最大減K最小
簡單的來說,K1值就是在每個因素下對應水平為1的實驗結果的和,K2就是在每個因素下對應水平為2的實驗結果的和,R就是每個因素下K的最大值減最小值。