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正交分析有什么,spss做正交分析

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正交实验的原理是什么？什么是正交实验设计法？如何进行正交测试的方差分析？正交实验数据-1正交表的另一个优点是简化了实验数据的计算和分析 。正交实验设计是研究多因素多水平的另一种设计方法，根据正交，从综合实验中选取一些有代表性的点进行实验，这些代表点具有“均匀分散、一致可比”的特点，正交实验设计是/123 。

1、 正交试验详细资料大全 正交实验设计是研究多因素多水平的另一种设计方法 。它根据正交从综合实验中选取一些有代表性的点进行实验 。这些代表点具有“均匀分散、一致可比”的特点 。这是一种高效、快速、经济的试验设计方法 。日本著名统计学家田口野一在一张名为正交 table的表格中，列出了正交的横向组合 。

【正交分析有什么,spss做正交分析】因此，部分因子设计是存在的 ， 但对于缺乏实验设计知识的实际工作者来说，选择一个合适的部分因子设计仍然是困难的 。比如做一个三因素三水平的实验，按照综合实验的要求，必须进行3 ^ 327个实验组合，还没有考虑每个组合的重复次数 。如果按照L9(3 4)正交表安排实验 ， 只需要9个实验，按照L15(3 7)正交表进行15个实验，显然大大减少了工作量 。

2、如何用SPSS做 正交 分析2 。最长距离法将类之间的距离定义为彼此相距最远的两个事例之间的距离 。最长距离法克服了最短距离法的缺点，合并后两个类与其他类的距离最大，增加了合并后的类与其他类的距离 。3.平均连接法，最短最长距离法只利用两个事例之间的距离来确定两个类之间的距离 。

有将方差小的类进行聚类的倾向，效果好，应用广泛 。4.重心法将两个类之间的距离定义为两个类的重心之间的距离，每个类的重心是每个变量中所有情况的平均值所代表的点 。与上述三类不同的是，重心法每次合并都需要重新计算 。也较少受到特殊点的影响 。重心法要求欧氏距离 ， 其主要缺点在聚类过程中 。

3、如何进行 正交试验的方差 分析?K1 ， K2，K3各因子在各水平的指标之和，其中K1代表“1”水平对应的测试指标值之和 。ⅰI(ⅱI，ⅲI)第I列上对应1级(2，3)的数据之和，K1为1级数据和1级重复次数的综合平均值 。R线称为range，表示因素对结果的影响 。从最大的k中减去最小的k..简单比较法的最大优点是测试次数少 。比如六因素五水平测试，不重复时只需要5 (61)×(51)5 5×425次测试 。

正交实验的方差分析:数理统计中的假设检验 ， 假设检验的思维方法是:提出一个假设，与数据进行比较，判断是否抛弃 。判断步骤如下:假设H0是正确的，得到一个理论结论，设这个结论为R0；然后根据实验得出一个测试结论 ， 与理论结论相对应，设为R1；对比R0和R1:如果R0和R1没有大的区别，就没有理由怀疑H0 ， 所以确定不会抛弃H 。(用h 。

4、什么是 正交试验设计方法? 正交实验设计是研究多因素多水平的另一种设计方法 。它根据正交，从综合实验中选取一些代表点 ， 这些代表点具有“均匀分散、一致、可比”的特点 。-0是一种高效、快速、经济的实验设计方法 。先因子列表:再水平因子A、B、C、D123列表正交结果表:实验序号因子A、因子B、因子C、因子C、因子D、因子1393321k123、结果加法147、结果加法168、结果加法159、结果加法258、结果加法249、结果加法267、结果48结果加因子A，K最大减K最小因子B，K最大减K最小因子C，K最大减K最小因子d简单来说，K1值是每个因子下对应水平为1的实验结果之和，K2是每个因子下对应水平为2的实验结果之和，R是每个因子下K的最大减最小值 。

5、 正交实验的原理是什么?我们知道，如果制约一个事件变化的因素很多，那么为了找出哪些因素重要 ， 哪些因素不重要，什么样的因素会产生极值，就必须做实验来验证(模拟也可以说是实验 ， 但测试设备是计算机) 。如果因素很多 ， 每个因素都有很多变化(专业上叫水平)，那么实验量会很大 ， 很明显 。在我们的实验中，影响主轴温升的因素有很多，如转速、预紧力、油气压力、喷油间隔时间、油品等 。每个因素都有很多等级 ， 比如转速从8Krpm到20Krpm等等 。坤哥算了一下，所有的因素都要做，总共要做900次左右的测试 。按照一天三测 ， 10个月不停歇显然是做不到的 。
6、 正交试验的数据 分析 正交 table的另一个优点是简化了测试数据的计算和分析 。我们以【例1】为例来说明，根据表2中的测试方案 ， 获得了9个转换数据，如表4所示 。通过九个实验，我们可以得到两种增益 ， 第一种收获是得到的结果 。实验9的转化率为64，在所做的实验中是最好的，可以使用 ， 因为实验条件已经通过L9()均衡地分散到不同的部分，代表性较好 。如果不遗漏其他重要因素，水平变化的选取范围合适 ， 那么这9个实验的最好结果在所有可能的结果中应该是相当不错的，不要轻易放过 。

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