一、均匀设计的提出
: A- M; o% R" z5 N1 [* y
实际中的试验设计要求:
6 g0 G3 u- P o) y4 ^" P; \
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;
' ], }6 M" p( q
2) 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;
- Z1 @+ p, ^+ u% V* T3) 试验的范围应当尽可能大一点;
$ f2 ]3 D8 i3 w6 q3 p2 y6 w" H1 \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。
: H! f* _9 @2 D" O2 \6 @
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。
+ W r4 m: [! ?, c2 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。
& A' Z. {' u+ P6 g! U7 S5 B我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:
& s( M: g9 d: I X9 d1) 任意一列中不同数字的重复数相同;
4 j( ~) O o/ W* a
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。
4 U4 E) y4 x- N% A% [
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!
0 t1 }* i9 r+ G* q# P5 z
二、均匀设计表及其使用表的构造
5 j. `1 P' o- c0 B. f(一)均匀设计表的构造
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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。
8 _- v& H, x- ~! z& V+ O; A( j2 C# J表1 U7(73)
9 J9 ^" K6 d* O' o7 c' Q0 }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。
) X9 Y$ |' K+ b% U0 F: d8 [0 d1. 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).
! M" K. k; M- R6 z( ~$ b2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]
9 Z2 Z# f; K3 c2 S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
9 [) y2 n6 g# A' A
5 o* L. B7 b0 |! x1 n1 S
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。
. K( p: ~! h7 C5 i7 X$ ]由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:
9 v4 [# p1 _4 ~. A- L! d7 y1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;
( S; N) n9 ]/ h* e# _0 ]2) 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;
- r& z9 A% ?. S# V& Z5 e9 B
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;
, m: ~( U. d: V- L
3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;
1 {; X% a3 j( R/ @4) 当因素的水平数增加时, 试验数按水平数的增加量在增加。
% c/ k ~5 X) a) S, _% T" ^(二)使用表的构造
7 y( t! t. f6 ^% u+ S3 [5 T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。
" Q, j5 c) f, J! n三、均匀性的度量
8 z' S7 V! `/ D6 G0 O2 J4 K& t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
2 @% F2 {9 l, {! Y0 Q
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
+ T) n' A) i' d# n5 `+ j9 \
当P=2时,L2-偏差为
5 d$ q9 I s! `5 |& i6 { 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。
0 q* n. o2 |3 D6 o 四、均匀设计的应用
2 [2 U: q( g* R7 j+ y3 v# S
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:
; ~; o5 U- X/ E. A5 c% J2 S
1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;
. [9 _3 k. ?2 a# k% ]& Z: [ 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。
' c8 E/ E- t) o7 V5 l2 [
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。
7 W2 a" v1 M2 U' q) [0 ^
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。
4 V. ?2 p& c& e2 m 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。
1 E2 R/ ~, a! w! h# r
表2 环保试验方案
表3 死亡率
/ Z( t/ x3 x& h. X3 U; Q8 b) P2 H
, q; M Q$ ~1 h: C$ }+ p3 [ 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。
# l$ t- _: d, [
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:
! e+ c6 i' K, ~4 D2 x+ B$ j5 b( LY=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni
- } a# W, z: U3 q4 j+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2
) ]8 m, i; h) E- g& O% q$ L+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)1 E! |4 j c; p, I v6 }
+0.92(log Cu)(log Pb)
' c7 @( A0 c4 I& P 我们可以得出如下结论:
( m$ ]4 Z2 ] _! x( x
1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;
. ]8 ]6 r7 S, R, 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;
: i/ K# w; S5 s2 u; L
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。
5 f6 i& _/ k7 M$ q4 v
2 D A5 a) b# [; V 五、结论与建议
- r w, X; a! F; O2 m0 @9 b 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。
, W( v; d. u+ u1 C% y
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。
& |+ I" d. @# u- d: ~7 } : X' @7 N) b1 H1 E6 h |, x: i
参考文献
( l, `, O* V! s* E# t: D
[1] 方开泰(1994),均匀设计及其应用,《数理统计与管理》第13卷,第1期:57~63;第2期: 59~61; 第3期: 52~56
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[2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社
; g0 q. _% q0 ~8 T) w
[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
: h- c" w' w5 y( N/ J' d- R
[4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社