1.正交实验法的概念

正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。

例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行3^3=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3^4)正交表安排实验,只需作9次,按L15(3^7)正交表进行15次实验,显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。

2.正交表的性质

(1)每列中不同数字出现的次数是相等的,如L9(3^3),每列中不同的数字是1,2,3,它们各出现3次;

(2)在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时,每种数对出现的次数是相等的,如L9(3^3),有序数对共有9个:(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3),它们各出现一次。

3.利用正交表来进行正交试验

  1. 为了叙述方便,用L代表正交表,常用的有L8(2^7),L9(3^4),L16(4^5),L8(4×2^4),L12(2^11),等等。此符号各数字的意义如下:

L8(2^7),7为此表列的数目(最多可安排的因子数),2为因子的水平数,8为此表行的数目(试验次数)。

L16(2×3^7),有7列是3水平的,有1列是2水平的。

L16(2×3^7)的数字告诉我们,用它来安排试验,做16个试验最多可以考察一个2水平因子和7个3水平因子。

在行数为mn型的正交表中(m,n是正整数),试验次数(行数)=Σ(每列水平数-1)+ 1

正交表具有两条性质:(1)每一列中各数字出现的次数都一样多。(2)任何两列所构成的各有序数对出现的次数都一样多。所以称之谓正交表。

例如在L9(3^3)中(见表1),各列中的1、2、3都各自出现3次;任何两列,例如第3、4列,所构成的有序数对从上向下共有九种,既没有重复也没有遗漏。其他任何两列所构成的有序数对也是这九种各出现一次。这反映了试验点分布的均匀性。

假设三个因子,分别将其取值范围定义如下,则可以得到以下正交表和测试用例

  A:A1=80℃,A2=85℃,A3=90℃
  B:B1=90分,B2=120分,B3=150分
  C:C1=5%,C2=6%,C3=7%

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