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PB试验设计(包括析因设计等)中添加中心点的意义及输出结果在哪里体现?

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楼主
发表于 2015-8-5 16:07:58 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 ljwscut 于 2015-8-5 16:09 编辑

如题:在P-B设计(或析因设计,定制设计)中,往往有添加中心点的选项,请问是不是考察弯曲效应和试验误差,是否还有其它意义?
实例:

图中左侧有一个筛选选项和一个模型选项,两个选项出来的重要因子筛选结果一致,但P值不一致,请问以哪一个为准?
1 运行筛选脚本,空项14,15代表什么意思?Lenth PSE=0.28983代表什么意思?

2 运行模型脚本

在Minitab中,对于添加的中心点用曲度P值来表示,P值大于0.05表示试验没有找到最佳点,需要进一步优化,P值小于0.05表示找到了最佳试验点。请问在JMP中,所对应的分析结果在哪里有所体现?

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沙发
发表于 2015-8-7 12:43:43 | 只看该作者
1. Plackett-Burman试验设计是用来确定因子显著性的,只取2个水平。没有中心点的问题。当筛选出显著因子,再进行RSM试验进行优化。
2. 判断是否有弯曲,可以通过拟合模型结果中的失拟中的P值来判断。
3. 筛选模型和拟合模型使用的方法是不同的。筛选模型是基于稀疏效应原则,它给出的P值是利用蒙特卡洛模拟10000个Lenth t计算出来的,所以每次运行筛选,P也是不一样的。更别提和拟合结果的p了。
4. 空项是由于因子空间不够而添加的,半正态图下面给出了解释。去除中心点应该可以得到没有空项的筛选结果。Lenth PSE是用Lenth法进行残差标准误的。
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