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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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x
2014-05-12
) L! N9 Y. A3 X
                               
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+ E/ Z3 Z: e- A/ m! B& n  L

一、均匀设计的提出

! z: i# O5 P- @/ J9 H, H
实际中的试验设计要求:


& r- s0 F; O' o1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;

1 @# F# G- L! k/ |5 X. ?2 |
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 C* p* J. ^. y+ A3 J% w2 b3) 试验的范围应当尽可能大一点;

+ M* W. q+ I$ z8 G. Z4 N
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。


8 ~7 r# ?) w' g! \% Y. I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。

( S( y. q2 z; H+ O- e, q. a
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。


! H- q, _) U# N3 i4 `) h我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:


5 }& J) N! j" I) v& _/ I1) 任意一列中不同数字的重复数相同;


! i. A- K* U# x2) 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。


5 h, L6 n+ O' \9 y; l: l( x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!


9 n) I+ C! b) ]5 g( b& u

二、均匀设计表及其使用表的构造

3 V4 R+ \& C# K6 C+ a
(一)均匀设计表的构造

  q" G6 g0 m* }) v* y% G9 P4 n3 C
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。


, ^6 h1 N* Q9 ?" T& u" `表1 U7(73)


/ ]% j& ?% D" F# X% `                               
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2 _, C( ~! g; K

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。

! d3 N1 `" j% i6 S% v) O2 K: ?
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).

6 H) D& G" ?6 O5 q. c5 p
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]


6 b8 L$ a4 m9 t2 f5 \% y5 k; y& p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 h4 Z+ A$ f$ v3 N& `

" _& n; a$ u' ?' P6 Q
                               
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$ B/ C+ G, Y& n8 k( o& F$ U" J1 C

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。


' T( P+ l% Z2 M% ~由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:


" @' u: n) U' }1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;


7 ]: H8 E4 s( p" U' x' b- ?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;


& s7 D  c( v7 V' a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;


$ Q* o" d4 L4 q. c" v$ ~! a3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;

; O6 X1 u+ z7 `% K4 t
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。

( x; b3 t0 ^  j" l  N+ A
(二)使用表的构造


* @' o& c" G: i; W9 C5 _: o8 f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

6 a) S" ]- t1 u6 v# d- z
                               
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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。

* ?9 O; V: K( h; Q5 L  n% c) o

三、均匀性的度量

/ P2 d+ {- @( a1 A% X
在试验区域

, u& e3 U0 n% M9 {
                               
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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


0 {( [* H7 P/ A3 C5 C7 t; q                               
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4 d8 O- a% K( ~+ E/ `5 |) _" O
称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为

. K1 b' A" ]- V; W7 `
                               
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当p→∞时,上式化为


* ^" t) k, O% i" S4 i                               
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. u2 h5 E# f5 y当P=2时,L2-偏差为

( Z8 x: z  {, @* Z& z1 h
                               
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, s) J, W7 e7 s2 U5 u
  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。


, U$ a8 B3 K% Z4 a. _% R( \& F2 o8 C5 N

  四、均匀设计的应用

& c8 c- ~6 D: `. {) K
  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:

# j& X3 A# Q4 [# M: O
  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;


3 d! f$ N, ?/ w! G" f' M7 `  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。


4 C6 d, I/ g* N6 s" ~" {; A  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, O- ]! F4 v: q) Z  t8 y. P
  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。


5 ?# }' f* G- u  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。


. Q3 g9 J7 e5 `6 {6 S) ^

表2 环保试验方案


& A0 A% `9 J9 }" o+ V" _0 Z                               
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表3 死亡率


! g9 p9 J. t6 E6 h/ }


7 ]  e; j, |& R2 b                               
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& G& V8 B6 X! C8 _! 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。


# R1 W+ C, `! Z- S* Z! ?, 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:

+ `- r: U. M8 K0 F
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni& w& X5 ?. C" |! y; Z2 D5 C
+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2
7 K" V  J& S1 j( f0 X7 z( R+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
; p6 B( D( X! i+0.92(log Cu)(log Pb)

# B5 Q$ p2 c0 q
  我们可以得出如下结论:


( N$ |, ~2 M3 w, c" w8 r  1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;


$ E5 J6 b# m; s7 V2 `. n# K+ r& N  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;


( C2 `3 w) A3 {% K5 s7 [7 Y& m  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。

8 `; n8 Q, ?- Y' C
  
" j* M! E% E: f8 F) t  五、结论与建议


  m! m) ~% w0 t+ ~  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。

# s% H4 F8 O7 G) Z& A' g
  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。# X  P; C: {9 L. E7 H& h; ~, C( n
  . n3 h+ k6 ~* ]+ j- t
  参考文献


& @9 E; w! n! i8 H: Y0 U. [  [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

/ I. J( G4 H" f. D
  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社


3 C- a7 \" d- ~: l& I6 Z  [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& y8 L" {3 f4 ~2 n* J. I+ L# W  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社

, R+ {6 u& Z- Y" N; m: A7 o2 |
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0 p$ A' \* |$ c( D
' c+ g: O, K, ^

$ b% P3 ^/ [  B7 x$ h, \  V
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