数据处理与实验设计小论文

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上海大学2014~2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称:数据处理与实验设计课程编号:11S009003论文题目:正交实验在锂离子电极材料制备中的应用

研究生姓名:李艳峰学号:14722191

论文评语:

成绩:任课教师:

评阅日期:

正交实验在锂离子电极材料制备中的应用

李艳峰

(上海大学环境与化学工程学院,上海200444)

摘要:锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素,本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化,从而得到最优水平组合,并对各种影响因素进行权重分析。最后,利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺:烧结温度为750℃,烧结时间为8h,LiOH·H2O 为锂源,原料中锂钛摩尔比为0.85。

关键词:正交实验设计;液相法;影响因素;

中图分类号:O242.1文献标识码:A

The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials

Yanfeng Li

(School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85.

Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;

1概述

正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计方法,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,广泛应用于各个研究领域。目前医学研究领域中面临的多因素多水平的复杂实验设计正可以利用正交设计,用较少的实验样本明确各因素间的主次低位和各水平的优劣,并可找出诸因素各水平的最佳搭配,为临床提供确实可靠的依据[1]。

本研究利用正交设计能够高效、快速、经济的筛选出最佳刺激参数,指导腧穴“肠病方”在临床的应用并能为正交设计在实验中的应用提供一定的实验室理论依据。众所周知,不同的制备方法会导致材料具有不同的结构,而结构决定性质,所以制备方法的选择与材料的电化学性能(可逆比容量、循环性能)之间有很大的关系,而结构缺陷和杂质的存在将严重影响Li+的脱嵌,降低材料的电化学性能。所以负极材料微观结构的改善和宏观性能的提高与制备方法有着密不可分的关系。

虽然固相法具有操作简便,易于工业化生产的优点,但固相法要求较高的热处理温度和较长的反应时间,能耗大,同时粒径较大,而且条件不容易控制,均匀性和重现性较差[2],进而影响钛酸锂的电化学性能。而液相法制备的样品一般具有较小的颗粒尺寸,同时材料的均一性和结晶度会较好,缺点是该方法的工艺比较复杂,一般只适合于实验室研究[3-4]。

本实验针对Li4Ti5O12材料电子电导率较低这一缺点,采用液相法制备粒径较小,均一性较好的尖晶石型Li4Ti5O12。制备工艺是将原料在溶液中进行混合,可以提高材料混合的均匀程度,在制备方法上改进材料的电化学性能,利用原料的性质得到白色沉淀的前驱体,前驱体再经过高温烧结得到目标产物。通过正交实验对Li4Ti5O12的液相法制备工艺进行优化。

2 液相法制备Li4Ti5O12

液相法制备的电极材料消除了因材料的自身因素而导致的电化学性能降低的问题,有助于更好的研究电极材料自身的物理和化学性质。液相法制备Li4Ti5O12的研究有很多,但已有的研究体系均为酸性,这种制备工艺通常都较为复杂[5-6]。由于所用原料钛酸四丁酯极易水解,稍有不当便会水解为白色的TiO2,而在弱酸性体系下,TiO2很难溶解,这样会导致制备的材料中锂源与TiO2不能充分接触,最终产物中含有杂相。

本文采用液相法制备Li4Ti5O12,即在含有锂源的水溶液中使钛酸四丁酯完全而均匀的水解。该工艺恰好利用了钛酸四丁酯的水解,避免了以前液相法中出现的反应物接触不充分而出现杂质的问题。同时利用正交实验全面的考察了不同条件下制备的材料的电化学性能,确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺条件。

2.1正交实验设计

正交实验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的一种实验方法,它是根据正交性从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,整齐可比”的特点,是一种高效、快速、经济的实验设计方法。通过对正交实验结果进行分析可以确定所讨论的因素对实验结果影响的次序,同时可利用较少的实验次数确定

最佳的制备[7]工艺条件。

2.1.1 试剂的选择

电极材料的性能在一定程度上受到实验所用试剂的影响,所以将使用的试剂作为正交实验考察的因素之一。在试剂的选择方面,钛源选择价格相对便宜的钛酸四丁酯,此外钛酸四丁酯易于水解得到TiO(OH)2,反应过程中不会引入新的杂质相。考虑到钛酸四丁酯在不同环境下水解程度的不同,在锂源的选择上分别尝试了碱性的LiOH·H2O,中性的LiNO3和水解后会产生弱酸的CH3COOLi·2H2O 三种不同的锂源。通过正交实验确定最佳的锂源。

2.2.2 温度和时间的选择

在制备过程中,烧结温度和时间对粉体材料的结晶度、比表面积等影响很大。烧结温度过高,能量消耗大,材料的晶粒变大甚至产生结块现象,不利于锂离子在充放电过程中的可逆脱嵌;相反若烧结温度过低,反应不充分,材料中容易生成较多的无定形部分,导致结晶性变差,同时会有杂相生成,对材料的电化学性能产生不利影响。利用热重分析(TGA)研究了前驱体的烧结温度。图3-1 是采用液相法制备的前驱体的热重曲线。从图中可以看出:(1)100℃之前,TG 曲线上存在失重,这主要是因为液相法制备的前驱体中含有大量的结晶水,在加热过程中失水导致样品失重;(2)在100~700℃之间,采用液相法制备的前驱体在烧结过程中存在30.1%的失重,因为钛酸四丁酯水解过程中产生不同含碳数的醇以及分解后生成的各种不同沸点和分解温度的有机物,而这些有机物在高温下分解生成小分子物质挥发掉,所以造成很大的失重;(3)700℃之后,TG 曲线相对平坦,这表明样品基本没有失重,生成了Li4Ti5O12晶体。

图1 前驱体的热重曲线

根据热重曲线的分析,考虑烧结温度与样品结晶度的关系,考察700℃、750℃、800℃三种不同烧结温度下获得的材料的性能。合适的烧结温度也要对应合适的烧结时间,烧结时间过长会导致材料团聚严重,阻碍锂离子的嵌入和脱出;时间过短,反应不充分,得不到纯相,

进而影响材料电化学性能。结合参考文献和实验过程中的经验选择考察4h、8h、12h三个不同烧结时间对材料的性能的影响。

2.2.3 锂钛摩尔比的选择

液相法制备出前驱体后,要经过高温烧结,烧结过程中不可避免的锂源要挥发损失,锂的量不足,会导致烧结后的产物中因锂缺失生成TiO2,相反若锂的用量过剩,最终烧结的产物中会生成Li2TiO3杂相,而Li2TiO3的可逆比容量几乎为零[8]。所以在制备Li4Ti5O12时必须要考虑Li和Ti的摩尔比,锂的加入要适当过量。在实验过程中,考察并对比了Li和Ti的摩尔比分别是0.83,0.85,0.87时所得产物的性能。综合以上分析,选择对Li4Ti5O12性能有主要影响的四个因素来考察,其中每个因素选择三个水平。根据因素和水平数选择L9(34)正交表。正交实验以0.5C倍率第十次循环的可逆比容量作为衡量指标来确定液相法合成Li4Ti5O12的最佳工艺。正交实验考察的因素和水平分类情况列于表1中。

表1 正交实验因素分析

Table1 The factor and level of the orthogonal perpendicular

水平n Li/n Ti (A) 烧结温度/℃

(B)

烧结时间/h

(C)

锂源(D)

1 0.83 800 8 CH3COOLi·2H2O

2 0.87 750 12 LiOH·H2O

3 0.85 700

4 LiNO3

2.2正交实验的结果分析

根据实验要考察的因素和水平数目,选择L9(34)正交表,根据正交表中所列出的实验方案进行实验,采用极差法对正交实验的结果进行分析。其结果列于表2中。

表2 正交实验表与结果

Table 2 Orthogonal perpendicular design and results

实验序号D因素水平A因素水平B因素水平C因素水平

第十次循环可

逆比容量

/mAh·g-1

1 1 1 1 1 87.14

2 1 2 2 2 99.21

3 1 3 3 3 118.59

4 2 1 2 3 146.83

5 2 2 3 1 146.93

6 2 3 1 2 71.45

7 3 1 3 2 70.65

8 3 2 1 3 63.73

9 3 3 2 1 134.82

Ⅰj 101.65 101.54 74.11 122.97

Ⅱj 121.73 103.29 126.95 80.44

Ⅲj 89.73 108.29 112.06 109.71

极差

R j32.00 6.74 52.84 42,53

据极差法对正交实验结果的分析和极差法的基本原理可知:在Li4Ti5O12的制备过程中,选择的四个因素在实验过程中对实验结果(第十次循环的可逆比容量)的影响由强到弱的顺序为:烧结温度>烧结时间>锂源>锂钛摩尔比。根据因素对实验结果影响的强弱次序,在实验过程中要严格控制对实验9结果有主要影响的因素,即烧结温度。根据不同水平对应和值的平均值,确定最佳因素水平组合即最佳制备工艺为A3B2C1D2。

烧结温度在700℃时,可使前驱体中的氧化物发生分解生成Li4Ti5O12,但若温度偏低,生成的Li4Ti5O12结晶不好,导致其电化学性能变差;随着烧结温度的不断升高,虽然在一定程度上改善了材料的结晶性,但材料颗粒也会随着温度的升高迅速团聚,导致颗粒尺寸增加,颗粒尺寸变大后导致Li+离子在固相电极内部的扩散路径增长,Li+离子迁移的阻力增加,影响电化学性能,所以导致Li4Ti5O12容量的发挥受到限制。

在选择烧结时间时也同样存在这样的问题,由于固相反应主要是由扩散控制,所以产物的结晶度会随着烧结时间的延长不断趋于完善。若使中间粉体颗粒的内部和较大尺寸的原料完全反应充分,在不改变其它实验条件的情况下,就必须要升高反应温度或延长反应时间。因为在较低的反应温度下,中间物可能未完全转化成Li4Ti5O12;若反应时间较短,部分原料可能未来得急发生化学反应。但是如果烧结时间过长,颗粒之间会发生团聚结块,导致材料的电化学性能有所下降。

不同的锂源使反应处于不同的pH下发生,而且钛酸丁酯的水解直接受到介质环境的影响,为了能够让钛酸丁酯缓慢水解保证反应充分进行,选择在溶液中加入一定量的异丙醇,来抑制钛酸丁酯的水解。材料的均匀性差,会影响其电化学性能,但是当锂源选择LiOH·H2O 时,制备的材料相对其它两种锂源制备的材料具有相对较好的电化学性能。

锂的数量对材料的电化学性能起着重要作用,起始锂盐的加入量将直接影响到材料的结构和电化学性能。通过配料过程中适当的使锂盐过量,可以弥补高温烧结造成的锂损失,同时保证烧结后剩余的锂不过量。所以选择合适的n(Li)/n(Ti)对于合成电化学性能理想的Li4Ti5O12纯相是十分重要的。

综合以上个因素考虑,将液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺条件确定为A3B2C1D2。即烧结温度选择750℃,烧结时间选择8h,锂源选择LiOH·H2O,

原料中锂钛的摩尔比选择0.85。

3 正交试验设计的现状和发展

正交设计是一类重要的试验设计,在科学试验和工业试验中有广泛的应用。正交设计之所以能够在数据处理中得到广泛的应用,是因为它的比较大的优势:(1) 完成试验要求所需的实验次数少。例如做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重复数。若按L9(3)正交表安排实验,只需作9次,按L18(3)正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。(2)数据点的分布“均匀分散,齐整可比”。均匀分散表现为任一因素中各水平都出现,且出现的次数相等;齐整可比表现为任两因素之间各种不同水平的所有可能组合都出现,且出现的次数相等,使得任一因素各水平的试验条件相同。这就保证了在每列因素各水平的效果中,最大限度地排除了其他因素的干扰。从而可以综合比较该因素不同水平对试验指标的影响情况。(3)可用相应的极差分析、方差分析方法、回归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价值的结论。极差分析法可以用因素指标关系图直观地加以描述,而且在一般情况下用它就可以解决正交设计数据分析问题,简单明了,通俗易懂,计算工作量少便于推广普及。(4)因为各因素对试验结果的影响大小无法给以精确的数量估计,不能提出一个标准来判断所考察因素作用是否显著。为了弥补极差分

析的缺陷,可采用方差分析。方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验,是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

但是正交设计在使用中也存在一些问题,限制了它的使用价值。首先,正交设计对于试验次数N 有很苛刻的要求[9]。这个苛刻的要求导致了多数混合水平的正交设计试验次数过多,且是严重不饱和的。例如,OA(12,3124) 在12 次试验中只能安排一个3 水平因子和4个2水平因子。只利用了 6 个自由度,多余的 5 个自由度只能用于估计误差,显得很浪费。以上问题限制了正交设计的实用价值。由于正交设计有上述的限制,在实际应用中往往会发生找不到合适的正交设计,或者虽然可以找到能够安排所有因子的正交设计,但是所需的试验次数过多,以至无法实施、或者过于浪费。基于以上的问题,为了满足实际的需求,人们考虑放松正交性的要求来构造一些能够满足实际的需求、同时又有接近于正交性质的设计。Wang 和Wu[10]首先提出了“近似正交设计”的概念,并构造了一批混合水平的近似正交设计。但是他们并没有对“近似正交性”给出严格的定义。在不同的场合,近似正交性是不同的。在Wang 和Wu[10]之后,Ma,Fang 和Erkki[11],Xu[12],Nguyen[13-14]等人也在各种不同的准则下构造出了一些近似正交设计。

4 结束语

Li4Ti5O12以其充放电电压平稳、零应变、在电解液中稳定等优点,被美国能源部列为第二代锂离子电池负极材料。成为替代碳负极的一种非常有前景的电极材料。但至今,该材料仍处于大规模实验室研究阶段,要想实现该材料的商业化应用,如在动力电池市场的应用。基于现有的研究基础,以下几个方面有待于进一步研究和改善:(1)材料的本体电导率的提高目前主要是通过不同位置的离子掺杂来实现,但离子掺杂后,杂质离子的位置如何确定尚存争议。(2)材料在不同电压区间内放电时的理论比容量尚存在争议。(3)材料的制备工艺需更简化,成本有待降低,以便于大规模工业生产。在我们优化的过程中注重数据分析方法在其中的应用,肯定会对我们的科研工作起到很大的帮助作用。

致谢徐毅老师所讲的数据处理与实验设计课让我受益匪浅,我从中学习了不少的数据处理方法,感觉使用起来非常的方便。并且通过这篇论文的撰写让我对正交分析有了更加详细的认识。本论文是在徐老师所教知识的框架下完成的,在此对徐老师表示衷心感谢!

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实验设计与数据处理心得

实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计

方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。

实验设计与数据处理

《实验设计与数据处理》大作业 班级:环境17研 姓名: 学号: 1、 用Excel (或Origin )做出下表数据带数据点的折线散点图 余浊(N T U ) 加量药(mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药(mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图 图2 加药量与总氮TN 变化关系图 总磷T P (m g /L ) 加量药(mL) C O D C r (m g /L ) 加量药(mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图 图4 加药量与COD Cr 变化关系图 去除率(%) 加药量(mL)

图5 加药量与各指标去除率变化关系图

2、对离心泵性能进行测试的实验中,得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示,绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式(要求作双Y 轴图)。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线 扬程曲线方程为:H=效率曲线方程为:η=+、列出一元线性回归方程,求出相关系数,并绘制出工作曲线图。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度(A ) X X-3B 浓度(mg/L ) i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑

50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度(mg/L) 图7 水中染料活性艳红(X-3B )工作曲线 一元线性回归方程为:y=+ 相关系数为:R 2= (2) 代入数据可知: 样品一:x=样品二:x=、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表 序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1

实验设计与数据处理试题库

一、名词解释:(20分) 1. 准确度和精确度:同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2. 重复和区组:试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部,每个局部 就叫一个区组 3回归分析和相关分析:对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法: 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4?总体和样本:具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5. 试验单元和试验空间:试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空:(20分) 1. 资料常见的特征数有:(3空)算术平均数方差变异系数 2. 划分数量性状因子的水平时,常用的方法:等差法等比法随机法(3空) 3. 方差分析的三个基本假定是(3空)可加性正态性同质性 4. 要使试验方案具有严密的可比性,必须(2空)遵循“单一差异”原则设置对照 5. 减小难控误差的原则是(3空)设置重复随机排列局部控制 6. 在顺序排列法中,为了避免同一处理排列在同一列的可能,不同重复内各处理的排列方式常采用(2空)逆向式 阶梯式 7. 正确的取样技术主要包括:()确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8. 在直线相关分析中,用(相关系数)表示相关的性质,用(决定系数)表示相关的程度。 三、选择:(20分) 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用,称作(C) A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2. 统计推断的目的是用(A) A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3. 变异系数的计算方法是(B) 4. 样本平均数分布的的方差分布等于(A) 5. t检验法最多可检验(C)个平均数间的差异显著性。 6. 对成数或者百分数资料进行方差分析之前,须先对数据进行(B) A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7. 进行回归分析时,一组变量同时可用多个数学模型进行模拟,型的数据统计学标准是(B) A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8. 进行两尾测验时,u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验,u0.05=(A) 9. 进行多重比较时,几种方法的严格程度(LSD\SSR\Q)B 10. 自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054,则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为(C) A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题:(15分) 1. 回归分析和相关分析的基本内容是什么?(6分)配置回归方程,对回归方程进行检验,分析多个自变量的主次 效益,利用回归方程进行预测预报: 计算相关系数,对相关系数进行检验 2. 一个品种比较试验,4个新品种外加1个对照品种,拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中,3次重复(区组),各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。(2分) 3. 田间试验中,难控误差有哪些?(4分)土壤肥力,小气候,相邻群体间的竞争差异,同一群体内个体间的竞争 差异。 4随即取样法包括哪几种方式?(3分)简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题(25分) 1. 研究变数x与y之间的关系,测得30组数据,经计算得出:x均值=10,y均值=20,l xy =60, l yy=300,r=0.6。根

试验设计与数据处理

试验设计与数据处理方法总述及总结 王亚丽 (数学与信息科学学院 08统计1班 081120132) 摘要:实验设计与数据处理是一门非常有用的学科,是研究如何经济合理安排 试验可以解决社会中存在的生产问题等,对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结,以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想 试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础,结合一定的专业知识和实践经验,研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术,从而解决了长期以来在试验领域中,传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据,而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用 (1)有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性,即各因素的水平改变时指标的变化情况。 (2)有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序,找出主要因素。(3)有助于反映试验因素之间的相互影响情况,即因素间是否存在交互作用。(4)能正确估计和有效控制试验误差,提高试验的精度。 (5)能较为迅速地优选出最佳工艺条件(或称最优方案),并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。 (6)根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析,可以深入揭示事物内在规律,明确进一步试验研究的方向。

1.3试验设计与数据处理应遵循的原则 (1)重复原则:重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。 (2)随机化原则:随机化原则可有效排除非试验因素的干扰,从而可正确、无偏地估计试验误差,并可保证试验数据的独立性和随机性。 (3)局部控制原则:局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下: 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析 (1)概念:方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。 (2)优点:方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异,分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时,是非常有用的。 (3)缺点:对所检验的假设会发生错判的情况,比如第一类错误或第二类错误的发生。 (4)基本原理:方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差,把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值;另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差,由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第 二个估计值。比较上述两个估计值,如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大,就接受零假设;否则,说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。

实验设计与数据处理试题库

一、名词解释:(20分) 1.准确度和精确度:同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2.重复和区组:试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部,每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析:对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法: 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4.总体和样本:具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5.试验单元和试验空间:试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空:(20分) 1.资料常见的特征数有:(3空)算术平均数方差变异系数 2.划分数量性状因子的水平时,常用的方法:等差法等比法随机法(3空) 3.方差分析的三个基本假定是(3空)可加性正态性同质性 4.要使试验方案具有严密的可比性,必须(2空)遵循“单一差异”原则设置对照 5.减小难控误差的原则是(3空)设置重复随机排列局部控制 6.在顺序排列法中,为了避免同一处理排列在同一列的可能,不同重复内各处理的排列方式常采用(2空)逆向式阶梯式 7.正确的取样技术主要包括:()确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8.在直线相关分析中,用(相关系数)表示相关的性质,用(决定系数)表示相关的程度。 三、选择:(20分) 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用,称作(C) A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2.统计推断的目的是用(A) A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3.变异系数的计算方法是(B) 4.样本平均数分布的的方差分布等于(A) 5.t检验法最多可检验(C)个平均数间的差异显著性。 6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前,须先对数据进行(B) A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7.进行回归分析时,一组变量同时可用多个数学模型进行模拟,型的数据统计学标准是(B) A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8.进行两尾测验时,u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验,u0.05=(A) 9.进行多重比较时,几种方法的严格程度(LSD\SSR\Q)B 10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054,则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为(C) A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题:(15分) 1.回归分析和相关分析的基本内容是什么?(6分)配置回归方程,对回归方程进行检验,分析多个自变量的主次效益,利用回归方程进行预测预报: 计算相关系数,对相关系数进行检验 2.一个品种比较试验,4个新品种外加1个对照品种,拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中,3次重复(区组),各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。(2分) 3.田间试验中,难控误差有哪些?(4分)土壤肥力,小气候,相邻群体间的竞争差异,同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式?(3分)简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题(25分) 1.研究变数x与y之间的关系,测得30组数据,经计算得出:x均值=10,y均值=20,l xy=60, l yy=300,r=0.6。根据所得数据建立直线回归方程。(5分)a=2 b=1.8 y=2+1.8 x 2.完成下列方差分析表,计算出用LSR法进行多重比较时各类数据填下表:

数据处理与实验设计小论文

上海大学2014~2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称:数据处理与实验设计课程编号:11S009003论文题目:正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 研究生姓名:李艳峰学号:14722191 论文评语: 成绩:任课教师: 评阅日期:

正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 李艳峰 (上海大学环境与化学工程学院,上海200444) 摘要:锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素,本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化,从而得到最优水平组合,并对各种影响因素进行权重分析。最后,利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺:烧结温度为750℃,烧结时间为8h,LiOH·H2O 为锂源,原料中锂钛摩尔比为0.85。 关键词:正交实验设计;液相法;影响因素; 中图分类号:O242.1文献标识码:A The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials Yanfeng Li (School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85. Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;

试验设计与数据处理课程论文

课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授

成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号:201210420136 摘要:《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用,重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用,尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助,也可供广大分析化学工作者应用。关键字:优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识,以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数,又能缩短试验周期,从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法,就必然涉及到数据处理,也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择,才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用,通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法,可以使水处理原理,内在规律性被很好的发现,从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的,我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题,这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题,并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量,混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。

实验设计与数据处理论文2

医学中的实验设计与数据处理 摘要:实验是一切自然学科的基础。实验设计与数据处理在医学中更是发挥着不可估量的作用。正交实验设计中,对实验进行改进,采用极差分析和方差分析法,研究不同改性条件对大豆蛋白乳化性的影响,并找出主要影响因素。通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法,可以使医学中更多的生理机制被探索发现,使更多的药物疗法被发明应用,从而更好地拯救患者,造福人类。 关键词:医学实验,实验设计,数据处理 一,引言 实验是自然学科的基础,任何自然科学都离不开实验。科学界中大多数的公式定理都是由实验反复验证而推导出来的,只有经得起实验验证的定理定律才具有普遍实用性。而科学的实验设计是利用已有的专业学科知识,以大量的实践经验为基础而得出的既能减少实验次数,又能缩短试验周期,从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法。这就必然涉及到实验的数据处理,也只有对实验得出的数据作出科学合理的处理,才能使实验结果更具说服力。实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。早在20世纪中期,就有一些欧美国家将实验设计应用于工业生产,以达到减少成本而获取最大利益的目的。随着时间的推移,实验设计越来越受到人们的重视,也开始在各个领域开始广泛的应用。 医学是一门将科学和生活紧密结合的学科,因此医学中的实验设计显得尤为的重要。科学的实验设计不仅能起到节约时间,节约成本的作用,还能使分析更具普遍适用性,或减少药物风险,或增强药物疗效,更加福泽患者。 二,. 试验设计与数据分析 (一)完全随机试验设计与单因素方差分析 完全随机试验设计比较简单,处理数与重复数都不受限制,适用于试验条件,、环境、试验动物差异较小的试验【1】,完全随机试验设计只设置1个试验因素,可采取单因素方差分析,如果有协变量影响,则考虑单因素协方差分析。 方差分析的前提条件是样本独立性、正态性和方差齐性【2-3】,若不满足这 3个条件,则需进行平方根转换#对数转换和反正弦转换( 在Excel中通过插入函数或利用 Spss的数据转换命令进行转换) ,或者选择非参数检验( 如秩和检验、符号检验等) 。以上条件中,对独立性要求最严格,但一般都可满足,根据

实验设计与数据处理

试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生姓名 指导老师

第一章 4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ?=?= 故100g 中维生素C 的质量范围为:±。 5、1)、压力表的精度为级,量程为, 则 max 0.2 1.5%0.00333 0.375 8 R x MPa KPa x E x ?=?==?=== 2)、1mm 的汞柱代表的大气压为, 所以 max 2 0.1330.133 1.662510 8 R x KPa x E x -?=?===? 3)、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ,其中2 9.8/g m s = 则: 3max 33 9.8109.810 1.22510 8 R x KPa x E x ---?=???===? 6. 样本测定值 算数平均值 几何平均值 调和平均值 标准差s 标准差σ 样本方差S 2 总体方差σ2 算术平均误差△ 极差R 7、S ?2=,S ?2= F =S ?2/ S ?2== 而F ()=,= 所以F ()< F < 两个人测量值没有显著性差异,即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。 |||69.947|7.747 6.06 p p d x =-=>

分析人员A分析人员B 8样本方差1 8样本方差2 10Fa值 104F值 6 68 4705 6 6 88 8.旧工艺新工艺 %% %% %% %% %% %% %% %% %% % % % % t-检验: 双样本异方差假设 变量 1变量 2 平均 方差 观测值139假设平均差0 df8 t Stat-38. P(T<=t) 单尾0 t 单尾临界 P(T<=t) 双尾0 t 双尾临界 F-检验双样本方差分析

实验设计与数据处理课后答案

《试验设计与数据处理》 专业:机械工程班级:机械11级专硕学号:S110805035 姓名:赵龙 第三章:统计推断 3-13 解:取假设H0:u1-u2≤0和假设H1:u1-u2>0用sas分析结果如下:Sample Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error ---------------------------------------------------- x 8 0.231875 0.0146 0.0051 y 10 0.2097 0.0097 0.0031 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0 Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0 If Variances Are t statistic Df Pr > t ---------------------------------------------------- Equal 3.878 16 0.0013 Not Equal 3.704 11.67 0.0032 由此可见p值远小于0.05,可认为拒绝原假设,即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。 3-14 解:用sas分析如下: Hypothesis Test Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1 - Degrees of Freedom - F Numer. Denom. Pr > F ---------------------------------------------- 2.27 7 9 0.2501 由p值为0.2501>0.05(显著性水平),所以接受原假设,两方差无显著差异 第四章:方差分析和协方差分析 4-1 解: Sas分析结果如下: Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F

实验设计与数据处理

Fisher传统的试验设计被誉为第一个里程碑。正交表的构造和开发是第二个里程碑,日本学者田口玄一开开发的SN比试验设计则称为第三个里程碑。 第一章试验设计 1.试验包括:验证性试验、探索性试验。 2.试验设计的要求:效率、精度。(效率由设计保证,精度由数据处理、分析保证。) 3.试验方案设计的4个基本要素:目标、目标函数、因素、水平。 4.目标:进行试验所要达到的目的。 目标可以定量也可定性。 5.目标函数:表示目标的函数Y(x)。有显示目标函数、隐式目标函数。 6.因素:对目标产生影响的自变量或试验条件,也称因子。分为可控因素与不可控因素。 7.水平:每个因素所处的状态,也称位级。 8.选取因素的原则:抓住主要因素及多因素之间的交互作用;抓住非主要因素,在试验中保持不变,消除其干扰。因素用大写字母表示。

9.按所取因素的多少,可把试验分为单因素试验、两因素试验、多因素试验。 10.交互作用:就是这些因素在同时改变水平时,其效果会超过单独改变某一因素水平时的效果。 11.水平的选取原则:等间距;三水平为宜;是具体的;技术上可行。 12.误差包括:系统误差、随机误差。 13.费希尔Fisher三原则(作用:进行误差控制):重复测试、随机化、区组控制。 14.重复测试,作用:减小误差。 15.随机化是使系统误差转化为偶然误差的有效方法。原则:进行随机化,使其转化为随机误差。 16.区组控制,原则:机会均等,公平原则。区组控制原则实质上是机会均等原则,实行区组控制,可使设备条件由存在差异转化为没有差异,在区组控制中也把区组当做因素来对待,并称之为区组因素。 17.试验设计法和现行做法的不同点:对于不能实现控制的环境条件及未知原因对试验数据产生的干扰和影响程度,可以做出客观

《实验设计与数据处理》教学大纲

《实验设计与数据处理》教学大纲 (Experiment Design and Data Analysis) 一、基本信息 课程代码: 学分:2 总课时:32 课程性质:硕士专业必修课 适用专业:环境工程 先修课程:高等数学、概率论、线性代数 二、本课程教学目的和任务 本课程是环境工程硕士生的专业课。数据分析作为一种研究手段,主要是通过从系统设计、参数设计和允许误差设计入手,运用一定的物质手段,在人为控制或模拟自然现象的条件下,使环境过程以纯粹的、典型的形式表现出来,以便进行观察、研究、探索环境本质及其规律,使试验设计建立在统计理论基础之上,试验设计与数据处理相并重。 三、大纲的教学体系 以课堂教学和上机操作为主,采用多媒体教学,辅以课堂讨论、专题讲解等内容。主要开展环境试验的优化设计、环境数据的展示分析、环境数据的比较分析、环境数据的关系分析、环境数据的类别分析、环境数据的序列分析、环境数据的序列分析、正交试验的数据分析、回归分析、数据分析软件学习等内容。 四、教学内容及要求 第一章环境实验设计与数据处理概论 要求掌握(1)环境试验研究的目的与任务;(2)环境试验研究的类型;(3)环境试验研究的程序 重点内容:准确理解环境试验研究类型的区分;理解环境试验研究的设计步骤,以及试验设计的基本要求。 难点内容:理解环境试验因子、水平、处理、重复、响应指标等要素,了解准确度、精密度等概念。 第二章环境试验的优化设计 要求掌握(1)非均分设计;(2)黄金分割设计;(3)纵横对折设计;(4)平行线设计;(5)环境试验的正交设计;(6)环境试验点均匀设计;熟悉单因子、双因子优选设计的基本方法,熟悉正交表的定义和类型;了解均匀设计与正交设计的区别。 重点内容:正交试验的设计步骤,常见的正交设计运用方法,均匀设计的步骤 难点内容:了解分数法设计;旋升设计;逐步提高设计;陡度法设计;单纯形法设计等。 第三章环境数据的展示分析

实验设计与数据处理(第二版部分答案)教学内容

实验设计与数据处理(第二版部分答案)

试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生姓名 指导老师

第一章 4、相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ?=?= 故100g 中维生素C 的质量范围为:18.2±0.0182mg 。 5、1)、压力表的精度为1.5级,量程为0.2MPa , 则 max 0.2 1.5%0.00333 0.375 8 R x MPa KPa x E x ?=?==?=== 2)、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa , 所以 max 2 0.1330.133 1.6625108 R x KPa x E x -?=?===? 3)、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ,其中29.8/g m s = 则: 3max 33 9.8109.810 1.22510 8 R x KPa x E x ---?=???===? 6. 样本测定值 3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667 总体方差σ2 0.001780556 算术平均误差△ 0.038333333 极差R 0.11 7、S ?2=3.733,S ?2=2.303 F =S ?2/ S ?2=3.733/2.303=1.62123 而F 0.975 (9.9)=0.248386,F 0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975 (9.9)< F

试验设计与数据处理试验报告

试验设计与数据处理试验报告 正交试验设计 1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件,使稀土元素提取率最高,选取的水平如下:

需要考虑交互作用有A×B,A×C,B×C,如果将A,B,C分别安排在正交表L8(2)的 1,2,4列上,试验结果(提取量/ml)依次是1.01,,1,33,1,13,1.06,,1.03,0.08,,0.76,0.56. 试用方差分析法(α=0.05)分析实验结果,确定较优工艺条件 解:(1)列出正交表L8(27)和实验结果,进行方差分析。 试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量(ml) 1 1 1 1 1 1 1 1 1.01 2 1 1 1 2 2 2 2 1.33 3 1 2 2 1 1 2 2 1.13 4 1 2 2 2 2 1 1 1.06 5 2 1 2 1 2 1 2 1.03 6 2 1 2 2 1 2 1 0.8 7 2 2 1 1 2 2 1 0.76 8 2 2 1 2 1 1 2 0.56 K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63 K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05 k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815 k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025 极差R 1.38 0.66 0.36 0.18 0.68 0.36 0.42 因素主次 A A×C B A×B B×C 优选方案 A1B1C1 SS J 0.23805 0.05445 0.0162 0.00405 0.0578 0.0162 0.02205 Q 7.7816 总和T 7.68 P=T^2/n 7.3728 SS T 0.4088 差异源SS df MS F 显著性 A 0.23805 1 0.23805 19.5925 9259 * B 0.05445 1 0.05445 4.48148 1481 A*B 0.0162 1 0.0162 1.33333 3333 C 0.00405 1 0.00405 0.33333 3333 A*C 0.0578 1 0.0578 4.75720 1646

试验设计与数据分析

1.方差分析在科学研究中有何意义?如何进行平方和与自由度的分解?如何进行F检验和 多重比较? (1)方差分析的意义 方差分析,又称变量分析,其实质是关于观察值变异原因的数量分析,是科学研究的重要工具。方差分析得最大公用在于:a. 它能将引起变异的多种因素的各自作用一一剖析出来,做出量的估计,进而辨明哪些因素起主要作用,哪些因素起次要作用。b. 它能充分利用资料提供的信息将试验中由于偶然因素造成的随机误差无偏地估计出来,从而大大提高了对实验结果分析的精确性,为统计假设的可靠性提供了科学的理论依据。 (2)平方和及自由度的分解 方差分析之所以能将试验数据的总变异分解成各种因素所引起的相应变异,是根据总平方和与总自由度的可分解性而实现的。 (3)F检验和多重比较 ①F检验的目的在于,推断处理间的差异是否存在,检验某项变异原因的效应方差是否为零。实际进行F检验时,是将由试验资料算得的F值与根据df1=df t(分子均方的自由度)、df2=df e(分母均方的自由度)查附表4(F值表)所得的临界F值(F0.05(df1,df2)和F0.01(df1,df2))相比较做出统计判断。若F< F0.05(df1,df2),即P>0.05,不能否定H0,可认为各处理间差异不显著;若F0.05(df1,df2)≤F<F0.01(df1,df2),即0.01

实验设计与数据处理习题练习

09印刷工程5班方桂森 090210526 1、某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜射共有四种,分别为橘黄色、 粉色、绿色和物色透明。随机从超市市场收集了前一期该种饮料的销售量(万元),如下表所示,试问饮料的颜色是否对销售产生影响。 答:实验数据处理如下表: 实验分析:其中F-crit是显著性水平为0.05时F的临界值,也就从F分布表中查到的F0.05(3,16),在本次试验中,F=10.4>F-crit=3.23,所以颜色因素对实验指标销售有显著影响,而 P-value=0.000466<0.01,说明颜色因素对销售有显著影响,因为P-value表示的是因素对实验结果无显著影响的概率。 2、在用原子吸收分光光度法测定镍电解液中微量杂质铜时,研究了乙炔和空气流量变 化对铜在某波长上吸光度的影响,得到下表所示的吸光度数据。试根据表中数据分

析乙炔和空气流量的变化对铜吸光度的影响。 答:实验数据分析如下表: 实验分析:表中行代表的是乙炔流量,列代表的是空气流量。在乙炔流量因素中,我们可以看到,F=23.39361>F-crit=3.490295且P-value=0.000026586498341<0.01,所以乙炔流量这个因素对铜吸光度的影响非常显著,而在空气流量中F0.01,所以空气因素对铜吸光度的影响不大。 3、为了研究铝材材质的差异对于它们在高温水中的腐蚀性能的影响,用三种不同的铝 材在去离子水和自来水中于170°C进行了一个月的腐蚀试验,测得的深蚀率(μm)如下表所示。试由下表所述结果考察铝材材质和水质对铝材腐蚀的影响。

实验设计与数据处理心得

实验设计与数据处理心 得 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

实验设计与数据处理心得体会刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这是门难懂的课程,却也是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析和处理,获得研究观测对象的变化规律,是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就是是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验,是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法,也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常

用试验设计方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差是进行实验设计和数据评价最关键的一个概念,是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了他们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方和的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种是无交互作用的方差分析,另一种是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但是总体步骤都和单因素实验的方差分析一样。

《实验设计与数据处理》大作业2017

《实验设计与数据处理》大作业2017 篇一:《实验设计与数据处理》大作业 《实验设计与数据处理》大作业及答案 班级:姓名:学号: 1、用Excel作出下表数据带数据点的折线散点图: (1)分别作出加药量和余浊、总氮T-N、总磷T-P、COD的变化关系图(共四张图,要求它们的格式大小一致,并以两张图并列的形式排版到Word中,注意调整图形的大小); (2)在一张图中作出加药量和浊度去除率、总氮T-N去除率、总磷T-P去除率、COD去除率的变化关系折线散点图。 2、对离心泵性能进行测试的实验中,得到流量Qv、压头H和效率η的数据如表所示,绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式。(要求作双Y轴图) 流量Qv、压头H和效率η的关系数据 序号 1 0.0 15.00 2 0.4 14.84 3 0.8 14.56

4 1.2 14.33 5 1. 6 13.96 6 2.0 13.65 Qv(m3/h) H/m η 序号 0.0 7 2.4 13.28 0.385 0.085 8 2.8 12.81 0.416 0.156 9 3.2 12.45 0.446 0.224 10 3.6 11.98 0.468 0.277 11 4.0 11.30 0.469 0.333 12 4.4 10.53 0.431 Qv(m3/h) H/m η 3、用荧光法测定阿司匹林中的水杨酸(SA),测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表: (1)列出一元线性回归方程,求出相关系数,并给出回归方程的

精度;(2)求出未知液(样品)的水杨酸(SA)浓度。 4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定,得到如下一组数据: 试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 提示:⑴作实验点的散点图,分析c~x之间可能的函数关系,如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dxb等;⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论,即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析,分析相关系数:如果R≦0.553,则建立的回归方程无意义,否则选取标准差SD最小(或R最大)的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。 5、在玻璃防雾剂的配方研究中,考察了三种主要成分用量对玻璃防雾性能的影 响,三个因素的水平取值如下: 因素 PVA x1/g ZC x2/g LAS x3/g 试验结果y 1 0.5 3.5 0.1 3.8 2 1.0 4.5 0.5 2.5 3 1.5 5.5 0.9 3.9 4 2.0 6. 5 1.3 4.0 5 2.5 7.5 1.7 5.1

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