一、均匀设计的提出
6 p1 C4 E/ z6 k2 r实际中的试验设计要求:
* Z7 U- J1 d' f1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;
6 O/ u" y9 A$ p& n. n; ]2 r' c2) 在一项试验中,如何从众多的有关因子挑选出试验方案中的因素;
( q' m1 M: F# M3) 试验的范围应当尽可能大一点;
3 t0 A4 L) b! K2 E, }4) 若试验范围允许大一些,则每一因素的水平个数最好适当多一些。
: l5 T' P: Z M e a, k
每一种试验设计方法都有其局限性,正交试验也不例外。它只宜用于水平数不多的试验中,若在一项试验中有S个因素,每个因素有q个水平,用正交设计安排试验,即使是部分实施,最少也要q2个试验,当q较大时,q2将更大,使实验工作者望而生畏。
1 U) _2 k5 s' z$ e
怎样减少试验的次数呢? 让我们从正交试验的特点入手,是否能够通过删除一些不太重要的性质,来达到减少试验次数的目的。
; p0 ~# J) v- i( z
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:
% f% B% Q: J5 }8 I4 X) j6 X1) 任意一列中不同数字的重复数相同;
8 d8 t, x0 j. h
2) 任意两列中同行数字构成若干数对,每个数对的重复数也相等。
' c: A4 {9 ~0 p. t: v& ?+ ~3 y/ y这可以归纳为正交表具有“整齐可比”的性质,这个性质是为了便于试验数据分析。正交设计还有“均匀分散”的性质,这使得试验点有代表性。为了保证“整齐可比”的特点,正交设计就至少要求q2次试验,若要减少试验数目,只有去掉整齐可比的要求,只保留均匀分散的性质。均匀设计也就应运而生了!
( u+ _8 D) n& {9 x _
二、均匀设计表及其使用表的构造
+ c+ ^9 H2 z- U; o; k) W U(一)均匀设计表的构造
- g7 a% r, f/ e. i' _; K2 i根据均匀设计的思想,方开泰(1980),王元和方开泰(1981)为使用者提供了一套均匀设计表。每一个均匀设计表都由一张设计表和配套的一张使用表构成。均匀设计表有一个代号Un(qs),其中“U”表示均匀设计,“n”表示试验次数,“q”表示每个因子的水平数,“s”代表该表的列数. 例如表1 U7(73) ,表示均匀设计,做7次试验,共有3个因子,每个因子有7个水平。
) J- M4 T& X {1 m. k/ W4 w# S表1 U7(73)
7 o1 |: o; i. B" j& P
均匀设计表的构造方法有很多种,这里仅介绍用好格子点法构造的均匀设计表。
( [) R- _, w4 x/ Z d( j1. 给定试验数n,寻找比n小的整数h,且使n和h的最大公约数为1。符合这些条件的整数组成一个向量h=(h1,…,hm).
- l2 r/ G" `8 [! ~/ t' B
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]
# H. F- T+ a% r+ ]( X4 n% |; D8 ?
这里[modn]表示同余运算,若jhi 超过n,则用它减去一个适当倍数,使差落在[l,n]之中,uij 可以递推来生成
1 `2 U1 G: r6 t, V; b
7 P7 v' Z( I9 J4 t$ }0 c* J* l用上述步骤生成的均匀设计表记作Un(nm),向量h称作该表的生成向量,有时为了强调h的作用,可将Un(nm)记成Un(h). 给定n,相应的h可以方便地求得,从而m也就确定。所以m是n的一个函数,这个函数曾由大数学家欧拉研究过,称为欧拉函数,记为E(n). 这个函数告诉我们均匀设计表可能有多少列。
9 [$ C5 v3 K8 @5 m# A' w. W& L* n
由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:
; j C l/ @% Q3 h
1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;
3 z0 o3 G& _2 X+ ]- x7 w- y2) 任两个因素的试验点点在平面的格子点上,每行每刊有且仅有一个试验点;
' d, L: I% j& V) b7 V性质1)和2)反映了试验安排的“均衡性一,即对每个目素的每个水平一视同仁;
4 X3 Y0 F/ e1 L" ^3 k
3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;
. W8 I, D1 K0 h* Q4 K4) 当因素的水平数增加时, 试验数按水平数的增加量在增加。
; O, ?6 d+ B. P# B- r0 M
(二)使用表的构造
( M0 R4 s5 O# b; l" _1 ?均匀设计在使用时由于选择的列不同,试验的效果也大不相同,于是建议读者按使用表的推荐去选列。那么使用表又是如何产生的呢?假设我们要从均匀设计表U(n)中选出s列,则可能的选择有 种。我们要从中选择一个最好的,这里必须对“好和坏” 有明确的含义。表Un(nm)是由它的生成向量h=(h1,…,hm)所唯一确定的,选择s列,本质上就是从h中选择s个hil,…,his由这s个数生成的均匀设计表为Un(hil,…,his),它是一个n×s矩阵。它的每一行是s维空间Rs中的一个点,故n行对应Rs中n个点,若这n个点在试验范围内均匀,则试验效果好,否则试验效果不好。因此,比较两个均匀设计表Un(hil,…,his)和Un(hjl,…,hjs)的好坏等价于比较由它们所对应的两组点集的均匀性,于是我们必须要给出均匀性度量。
+ ^$ ~- A! k% l. C" j) E& x
三、均匀性的度量
, W9 e W7 g& o/ H. q1 O
在试验区域上布n个试验点Pn ={xk =(xk1,…,xks),k =1,…,n},如何度量其均匀性呢?在数论方法(或伪蒙特卡罗方法)中,最普遍采用的Lp-偏差。令x =(x1,…,xs)’∈Cs,[0,x)=[0,x1)×…[0,xs)为Cs中由远点O到x决定的矩形。令N (Pn,[0,x))为Pn中的点在Cs中散布均匀时,N (Pn,[0,x))/n应与[0,x)的体积Vol([0,x))相接近,两者的差
; ~; n0 E+ ?* l, Y- O
称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为
当p→∞时,上式化为
& Z- `3 {' F4 Y5 T' _当P=2时,L2-偏差为
: V9 Z2 U, Z: g3 s 有关这两种偏差的优缺点及它们的改进,在这里就不再详述了。
1 n! `+ k* ^/ N/ p
四、均匀设计的应用
9 e1 _* v; E$ Y$ M( z9 z
均匀设计的步骤和正交设计很相似,但也有一些不同之处。通常有如下步骤:
% O/ ~8 U$ y) Y: L
1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;
. l$ j5 K4 v! @& D
2)选择适台该项试验的均匀设计表,然后根据该表的使用表从中选出列号, 将因素分别安排到这些列号上,并将这些因素的水平按所在列的指示分别对号, 则试验就安排好了。
7 U3 {( b- A: Y5 E* M [' y$ r! r
选择香港浸会大学生物系的一项试验,来说明均匀设计的应用。
& V- k; G& J! a, [ 为了研究环境污染对人体的危害,今考核六种金属的含量: 镉(Cd),铜(Cu),锌(Zn),镍(Ni),铬(Cr),铅(Pb),每种金属含量分别取17个水平(百万分之一,ppm):0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4, 0.8, 1, 2, 4, 5, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20。今欲考虑这些金属含量(包括它们的交互作用)对老鼠寿命的影响,该试验考核老鼠身上某种细胞的死亡率。
* }0 g0 B" B9 `7 ]% O8 H
综合考虑,选用均匀设计表U17(1716),根据使用表的指示,选用了表中1, 4, 6, 10, 14, 15列来安排六个因素,其试验方案如表2所示。实验结果为死亡率,为了了解试验误差,提高结论的精度,他们在同一试验条件下将试验重复三次,三次结果(Y1,Y2,Y3)列于表3,三次死亡率的均值为Y,列于表3的最后一列。
! E1 x8 j8 f" K9 ]1 J表2 环保试验方案
表3 死亡率
" _# E5 V+ j7 o% E' H$ j5 D3 [+ I2 [$ Y, a5 D
进一步利用回归来分析数据。由于数据的各因素水平变化较大,故通常要对水平值先作变换,如取对数后再进行回归。
7 p! Y# |0 W% J `0 E; `; C 根据以往经验,知道六种金属间有交互作用,故应选用二次型回归模型,并利用逐步回归来筛选变量。最后得到的回归方程为:
) j1 l7 ]9 V; H
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni
; W" w! A% B" J# ^8 Y. s+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)25 H9 h. U( d0 |* D5 P' ^, Z6 B
+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
4 d0 a& D% V) N2 k! C) V" H8 H+0.92(log Cu)(log Pb)
k, w e! j+ `; e7 X5 `2 V/ Y7 C 我们可以得出如下结论:
; k. I5 z, T: ?; R1 ]" [ 1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;
7 O' r, ?) u! v7 L# S; V8 ^ 2. 金属Cd和Cu,Cd和Cr,Cu和Pb有交互作用,其中Cd和Cu, Cu和Pb对死亡率起正交互作用,而Cd和Cr对死亡率起负交互作用;
9 E! W+ R- x- G |" V 3. Zn可能会中和其它金属的破坏作用,降低老鼠细胞的死亡率。
0 e/ u J0 x8 t2 s* p' o
; ~4 {9 f. ]# ~# X 五、结论与建议
1 I- c8 k; e% t, ^" e3 N
本文简要地介绍了均匀设计的相关知识,也仅仅是惊鸿一瞥。均匀设计的深入研究至今仍然十分有意义,包括均匀性的度量的修正等。
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均匀设计的应用日益广泛,成功的案例与日俱增,读者不难从各种文献库中发现这些案例。近年来,均匀设计走向国际,有关均匀设计和均匀性的文章在国际刊物上已发表了几十篇,包括国际上顶尖的一些杂志,如“Biometrika”, “Technometrics”, “Mathematics Computation”, SIAM的刊物等。
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参考文献
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5 Y. R) K. P- | [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社
, @$ {- i( N4 [! S [3] 方开泰(2004),均匀试验设计的理论、方法和应用——历史回顾,江苏大学学报
6 ~" d- l& y3 p, ]( P( s1 |2 ]8 [
[4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社