文档介绍：DOE 培训
Content
基本统计学
假设检验简介
均值比较
一般线性回归分析
实验设计简介
2k因子实验设计简介
23全因子实验
部分因子设计
响应曲面法
DOE案例
课程安排
第一天
上午
 课程介绍
数据的分类:离散数据和连续数据
 参数和统计量:位置的测量和变异的测量
正态分布及检验方法 
 假设检验:零假设和备选假设 (Ⅰ类和Ⅱ类错误)
下午
课程回顾
检验单个总体均值是否等于目标值
检验两个总体均值是否等于目标值
检验两个以上总体均值是否等于目标值
 一般线性回归方法
 具有影响的数据点:界外点和杠杆点
第二天
上午
 课程回顾
 实验设计步骤和实验设计类型
 2k全因子设计:交互作用和因子主效果
 部分因子设计:筛选设计
部分因子设计: 别名关系和分辨率
部分因子设计:折叠设计和饱和设计
下午
课程回顾
RSM法简介
DOE案例分析
课程总结
考试
例 1
这里有27个球, 其中有且只有一个球质量为9克, 其它26个都为10克。给你一架天平,请找出重为9克的那个球。
请问,你至少要称几次?
例 2
这里有9框球(每框100个), 其中有且只有一框里的球质量全为9克, 其它8框里的球都为10克。给你一架天平,请找出里面的球重为9克的那个框。
请问,你至少要称几次?
实验设计
Design of Experiment
为什么要进行试验设计?
==>我们要进行试验设计!
实验设计的意义:
应用数理统计学的基本知识,讨论如何合理地安排试验、取得数据,然后进行综合科学分析,从而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。
在工序开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果:
1. 提高产量;
2. 减少变异性,与额定值或目标值更为一致;
3. 减少开发时间;
4. 减少总成本;
实验设计的意义及其优点
试验设计在生产/制造过程中的位置
生产/ 制造过程
可控制因素
不可控制因素
資
源
產
品
Process
X
Y
Y=f(x)
建模过程
DOE被看作一个以总成本最低,获得卓越品质的方法。
分析方法
DOE有两大技术支柱
试验规划
均分设计等
因子设计
响应面设计
极差分析等
方差分析
多元回归分析
1. 基本统计学