响应面实验设计

❶ 响应面实验设计中四因素3水平设计出来到底是多少次

主要看你安排几个中心点啊，如果是3个就是27次，如果是5个点就版29个，自己设计一下就可权以了
我用的Design expert ，可以在center points per block 把5 改成3就可以了，希望能给你一些启示

❷ 实验设计与数据处理。我要做响应面优化实验，之前做了5个单因素试验，发现有2个因素的影响很小。

同学，你解决了没有，解决了帮帮我啊....

❸ design-expert设计响应面实验时，为什么设计的实验会出现重复

两因素的应该是y与（x1,x2,x3）的RSM分析好之后，固定一个因素，分析y与另两个因素的变化趋势
比如：内固定x1，分析y与（x2,x3）容
固定x2，分析y与（x1,x3）
固定x3，分析y与（x1,x2）
2个因素只是XY，3因素才到XYZ
响应面分析的不是一个考察指标，而是以多个指标，分析各个因素间的交互作用，及对实验影响最主要的因素

❹ 用响应面法设计实验，如果其中一个因素没有最佳点对实验结果有影响吗

应该是误差的存在，还抄有就是你选择的因素之间会有交互作用！如果得出的实验结果不一样你得检查下你设置的因素之间是否有交互作用，然后做实验还是要仔细点。你如果对结果有怀疑就进行误差分析下吧！看看误差分析得出的结果!

❺ design-expert中在做响应面实验设计时，如何添加离散因素变量

请问楼主是怎么解决的，小弟叶遇到了同样的问题

❻ 响应面分析法中的中心组合设计（CCD）、Box-Benhnken（BBD）实验，各自的特点是什么

CCD适用于多因素多水平实验，有连续变量存在；BBD适用于因素水平较少（因素一般少于5个，水平为3个）。

CCD比BB实验能更好的拟合相应曲面。因为CCD的设计过程中，有很多点会超出原定的水平，所以在实验室条件下，最好做CCD。如果超出原定的水平，会发生危险，或者不容易达到，那就做BB。

试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生。

响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件。

(6)响应面实验设计扩展阅读：

建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过n次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第k次试验中第i个因素的水平值。

为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图。

❼ 正交试验响应面设计为什么有条件相同

第一：这是响应面，不是正交，响应面的实验设计组是根据软件和你的内模型进行分析出容来的，与正交不一样，这里面的点全部是实验模型的骨架点，其中还有重复的，重复的实验组要重复做，不能使用一个数据，否则模型不准。第二：响应面只能进行3个水平的，如果水平过去的话，需要用别的模拟，比如中心回归等等，这个软件也是可以实现的，不过就不叫响应面了，叫别的优化方式

❽ 响应面的试验设计与优化方法

试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件．
显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图．
建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图．
模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程．
在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过n次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的3倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为X坐标和y坐标，以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面（这就是2因素响应曲面）．
应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．等等…………

❾ 响应面分析法的试验设计与优化方法

试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件．
显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图．
建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过n次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第k次试验中第i个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图．
模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程．
在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过n次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的3倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为X坐标和y坐标，以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面（这就是2因素响应曲面）．
应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．