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[临床] 均匀设计简介

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北京-丹丹 发表于 2014-5-12 21:13:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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2014-05-12

- O* |' o9 r  S% {                               
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* B# c: }6 E; x  k# K& ?

一、均匀设计的提出


; q1 _, @  Q: p实际中的试验设计要求:


, O9 B3 o# Z+ N0 M/ f% }1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;

4 E# s. t3 Q0 i4 }/ ~
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;

6 z% M* ~; R: U/ ^+ ^
3) 试验的范围应当尽可能大一点;

6 M6 g& y+ g! x( ^! A
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。


* ^. u0 Y4 @1 b  i0 A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。

, g( v! c% k( ?0 e. a( Y
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。

  o) F. l; h- G! Y$ p# v
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:


/ o" ~. R0 j, E7 Y1) 任意一列中不同数字的重复数相同;


* D0 @; B" y) M2) 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。


( e* n: n  e; K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!


8 o5 m) T4 x+ [# e

二、均匀设计表及其使用表的构造


" E3 i1 F6 i. I( Y) ?(一)均匀设计表的构造

$ {( l: `5 A( \; w
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。


9 o7 m' \; A1 u) c9 G# e# n表1 U7(73)


) `2 ~' v! I9 G" |                               
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% z# |) x7 E. g- L: C" G+ ?

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。

5 u6 M# W3 @4 X2 ^* z, ?2 v
1. 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).


* e+ l( w9 O' \0 K7 k' @2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]


0 a. [( J) R9 B2 b2 r9 p( A5 _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6 `5 V. ]4 |! d6 t5 E. ?, v$ @


6 P* S$ }* K, u9 J& t                               
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  ?6 h5 H; l6 [! n

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. z# F9 _) E; k* V
由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:


# h. q, D2 K' p3 j0 U7 V- A! w9 T1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;

3 i* n1 L9 }* S! r, L- r
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;

) K  X) I' L' H# T- o3 x1 Y
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;


* P: a! `. X, D9 s5 K3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;


; a4 V( D2 J1 j- _" `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。

# K; b" V/ h; X' m" {
(二)使用表的构造


& M5 g8 v  |! e9 G( R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


$ P' A* `# G6 t9 t6 r) E                               
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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。

' Y% w" D+ V; G/ B( o6 p$ m

三、均匀性的度量

, f  I+ |2 r# T& u% E
在试验区域

8 d* p* A3 a: }
                               
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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

6 m% q" b8 ^6 E7 a
                               
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$ |; d- N9 N( g0 |  ]0 j6 O称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为

7 j+ _/ I, d& {
                               
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当p→∞时,上式化为


: K  ^' {2 B: }' s* M                               
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* q) F7 R5 T/ y( R  \' G$ I# J+ K
当P=2时,L2-偏差为


4 I/ ]/ ^2 D- E0 h" L% ~                               
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; I. g( |7 ], Q4 Y; N3 @! F6 Q  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。

3 P* {& `% _9 z  k/ q4 m% N

  四、均匀设计的应用

" h  ?( U2 j; o; P3 j
  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:

1 e8 [9 u- `( C' G8 ~) D
  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;

# R2 n* Q: m$ [: p
  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。

" G2 o4 N1 X9 c/ h
  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。


, h! m8 A$ k# I- L( 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。

9 K& c  C/ i! |) _7 R
  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。

0 s% Y) h- u7 {/ Y) Y

表2 环保试验方案


$ K: B# H/ d: @& r* W# ]+ Y                               
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表3 死亡率

  R6 E' j* u# k

- i/ D6 d- T, k: R% q
                               
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- @9 J6 b8 d+ z& p. R/ a# }9 C" K
  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。


$ w) L2 p+ f3 n, b  o  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:


' z3 ]* o9 B$ i  ~% E2 k7 rY=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni$ F, B+ i" J3 M, F
+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2/ x4 m+ w1 ?3 N+ q9 n! O( H+ e. f
+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)& G$ N; q+ Y  V7 D& `; d$ s3 k2 Y
+0.92(log Cu)(log Pb)

) e+ P' }8 J( b& {0 ~8 p
  我们可以得出如下结论:


  }% E/ I& S) m, E  1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;


4 ~& v/ V, M- i9 S4 l) A  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;


1 c& U3 r9 s) p0 \  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。

! H( Y. h$ @' V7 f$ e
  ! R& H% `) t0 E9 u* q
  五、结论与建议

; e. L" J% l3 x4 `( ]3 \1 Y
  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。


9 g2 o3 d; A. n4 ^& C$ q  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。  w9 ?$ M9 |( C) M& A
  % B. O% r" n% P6 w
  参考文献

9 K% T+ f' v, b7 s6 @8 b9 o' i
  [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


- V8 g3 ]* B" |3 z* \, H  j( l# B  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社


5 o& ~; [1 K  H; A% ]+ g  [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


3 [/ Z, i% A" y) V. C  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社


+ c. c% X6 \  s6 @: s: |更多资料请及时关注药群论坛8 c. f2 h1 w- H/ ?& [
) ~" A# B9 Z0 l) z+ v3 i1 H
8 a1 {: S8 a9 ?& h0 S; b( S6 E
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