響應面實驗設計

❶ 響應面實驗設計中四因素3水平設計出來到底是多少次

主要看你安排幾個中心點啊，如果是3個就是27次，如果是5個點就版29個，自己設計一下就可權以了
我用的Design expert ，可以在center points per block 把5 改成3就可以了，希望能給你一些啟示

❷ 實驗設計與數據處理。我要做響應面優化實驗，之前做了5個單因素試驗，發現有2個因素的影響很小。

同學，你解決了沒有，解決了幫幫我啊....

❸ design-expert設計響應面實驗時，為什麼設計的實驗會出現重復

兩因素的應該是y與（x1,x2,x3）的RSM分析好之後，固定一個因素，分析y與另兩個因素的變化趨勢
比如：內固定x1，分析y與（x2,x3）容
固定x2，分析y與（x1,x3）
固定x3，分析y與（x1,x2）
2個因素只是XY，3因素才到XYZ
響應面分析的不是一個考察指標，而是以多個指標，分析各個因素間的交互作用，及對實驗影響最主要的因素

❹ 用響應面法設計實驗，如果其中一個因素沒有最佳點對實驗結果有影響嗎

應該是誤差的存在，還抄有就是你選擇的因素之間會有交互作用！如果得出的實驗結果不一樣你得檢查下你設置的因素之間是否有交互作用，然後做實驗還是要仔細點。你如果對結果有懷疑就進行誤差分析下吧！看看誤差分析得出的結果!

❺ design-expert中在做響應面實驗設計時，如何添加離散因素變數

請問樓主是怎麼解決的，小弟葉遇到了同樣的問題

❻ 響應面分析法中的中心組合設計（CCD）、Box-Benhnken（BBD）實驗，各自的特點是什麼

CCD適用於多因素多水平實驗，有連續變數存在；BBD適用於因素水平較少（因素一般少於5個，水平為3個）。

CCD比BB實驗能更好的擬合相應曲面。因為CCD的設計過程中，有很多點會超出原定的水平，所以在實驗室條件下，最好做CCD。如果超出原定的水平，會發生危險，或者不容易達到，那就做BB。

試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應曲面法）應運而生。

響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件。

(6)響應面實驗設計擴展閱讀：

建模最常用和最有效的方法之一就是多元線性回歸方法．對於非線性體系可作適當處理化為線性形式．設有m個因素影響指標取值，通過n次量測試驗，得到n組試驗數據．假設指標與因素之間的關系可用線性模型表示，則有應用均勻設計一節中的方法將上式寫成矩陣式或簡記為式中表示第k次試驗中第i個因素的水平值。

為建立模型時待估計的第個參數；為第次試驗的量測響應（指標）值；為第次量測時的誤差．應用最小二乘法即可求出模型參數矩陣B如下將B陣代入原假設的回歸方程，就可得到響應關於各因素水平的數學模型，進而可以圖形方式繪出響應與因素的關系圖。

❼ 正交試驗響應面設計為什麼有條件相同

第一：這是響應面，不是正交，響應面的實驗設計組是根據軟體和你的內模型進行分析出容來的，與正交不一樣，這裡面的點全部是實驗模型的骨架點，其中還有重復的，重復的實驗組要重復做，不能使用一個數據，否則模型不準。第二：響應面只能進行3個水平的，如果水平過去的話，需要用別的模擬，比如中心回歸等等，這個軟體也是可以實現的，不過就不叫響應面了，叫別的優化方式

❽ 響應面的試驗設計與優化方法

試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應曲面法）應運而生．響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件．
顯然，要構造這樣的響應面並進行分析以確定最優條件或尋找最優區域，首先必須通過大量的量測試驗數據建立一個合適的數學模型（建模），然後再用此數學模型作圖．
建模最常用和最有效的方法之一就是多元線性回歸方法．對於非線性體系可作適當處理化為線性形式．設有m個因素影響指標取值，通過次量測試驗，得到n組試驗數據．假設指標與因素之間的關系可用線性模型表示，則有應用均勻設計一節中的方法將上式寫成矩陣式或簡記為式中表示第次試驗中第個因素的水平值；為建立模型時待估計的第個參數；為第次試驗的量測響應（指標）值；為第次量測時的誤差．應用最小二乘法即可求出模型參數矩陣B如下將B陣代入原假設的回歸方程，就可得到響應關於各因素水平的數學模型，進而可以圖形方式繪出響應與因素的關系圖．
模型中如果只有一個因素（或自變數），響應（曲）面是二維空間中的一條曲線；當有二個因素時，響應面是三維空間中的曲面．下面簡要討論二因素響應面分析的大致過程．
在化學量測實踐中，一般不考慮三因素及三因素以上間的交互作用，有理由設二因素響應（曲）面的數學模型為二次多項式模型，可表示如下：通過n次量測試驗（試驗次數應大於參數個數，一般認為至少應是它的3倍），以最小二乘法估計模型各參數，從而建立模型；求出模型後，以兩因素水平為X坐標和y坐標，以相應的由上式計算的響應為Z坐標作出三維空間的曲面（這就是2因素響應曲面）．
應當指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定與實際體系相符，也即，計算值與試驗值之間的差異不一定符合要求．因此，求出系數的最小二乘估計後，應進行檢驗．一個簡單實用的方法就是以響應的計算值與試驗值之間的相關系數是否接近於1或觀察其相關圖是否所有的點都基本接近直線進行判別．如果以表示響應試驗值，為計算值，則兩者的相關系數R定義為其中對於二因素以上的試驗，要在三維以上的抽象空間才能表示，一般先進行主成分分析進行降維後，再在三維或二維空間中加以描述．等等…………

❾ 響應面分析法的試驗設計與優化方法

試驗設計與優化方法，都未能給出直觀的圖形，因而也不能憑直覺觀察其最優化點，雖然能找出最優值，但難以直觀地判別優化區域．為此響應面分析法（也稱響應曲面法）應運而生．響應面分析也是一種最優化方法，它是將體系的響應（如萃取化學中的萃取率）作為一個或多個因素（如萃取劑濃度、酸度等）的函數，運用圖形技術將這種函數關系顯示出來，以供我們憑借直覺的觀察來選擇試驗設計中的最優化條件．
顯然，要構造這樣的響應面並進行分析以確定最優條件或尋找最優區域，首先必須通過大量的量測試驗數據建立一個合適的數學模型（建模），然後再用此數學模型作圖．
建模最常用和最有效的方法之一就是多元線性回歸方法．對於非線性體系可作適當處理化為線性形式．設有m個因素影響指標取值，通過n次量測試驗，得到n組試驗數據．假設指標與因素之間的關系可用線性模型表示，則有應用均勻設計一節中的方法將上式寫成矩陣式或簡記為式中表示第k次試驗中第i個因素的水平值；為建立模型時待估計的第個參數；為第次試驗的量測響應（指標）值；為第次量測時的誤差．應用最小二乘法即可求出模型參數矩陣B如下將B陣代入原假設的回歸方程，就可得到響應關於各因素水平的數學模型，進而可以圖形方式繪出響應與因素的關系圖．
模型中如果只有一個因素（或自變數），響應（曲）面是二維空間中的一條曲線；當有二個因素時，響應面是三維空間中的曲面．下面簡要討論二因素響應面分析的大致過程．
在化學量測實踐中，一般不考慮三因素及三因素以上間的交互作用，有理由設二因素響應（曲）面的數學模型為二次多項式模型，可表示如下：通過n次量測試驗（試驗次數應大於參數個數，一般認為至少應是它的3倍），以最小二乘法估計模型各參數，從而建立模型；求出模型後，以兩因素水平為X坐標和y坐標，以相應的由上式計算的響應為Z坐標作出三維空間的曲面（這就是2因素響應曲面）．
應當指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定與實際體系相符，也即，計算值與試驗值之間的差異不一定符合要求．因此，求出系數的最小二乘估計後，應進行檢驗．一個簡單實用的方法就是以響應的計算值與試驗值之間的相關系數是否接近於1或觀察其相關圖是否所有的點都基本接近直線進行判別．如果以表示響應試驗值，為計算值，則兩者的相關系數R定義為其中對於二因素以上的試驗，要在三維以上的抽象空間才能表示，一般先進行主成分分析進行降維後，再在三維或二維空間中加以描述．