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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

+ r: \- Z1 C0 H$ }7 u6 _" X                               
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. o3 @9 l+ Y3 p( |# v* q

一、均匀设计的提出


0 K9 ~9 i! {- j) b+ @实际中的试验设计要求:

0 o0 @; `& G" N) N( [
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;

9 i# I3 ~* `' |( F/ L" {- b
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;

8 E5 J( {0 y& H. l: |6 J) l, }
3) 试验的范围应当尽可能大一点;


+ Z' a& S7 D1 I' ^. }! B& Z4) 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。

5 E7 G$ H( l. R% c/ E( i6 x0 f
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。

2 K% S8 K4 x% I  c) M' @4 ?4 x
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。

$ `- ^$ M2 J1 ?  \2 c; y6 b4 O
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:

- j1 d% e& p# f" S: V* s/ s  N
1) 任意一列中不同数字的重复数相同;

/ S3 U  O% x* o, j$ r% v( q
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。


& O) f2 E6 n6 ]5 v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!

; }; _2 O/ D8 g2 X6 _3 n

二、均匀设计表及其使用表的构造


- }$ o% S  Z# s5 o: \(一)均匀设计表的构造


) g4 o$ k$ ?( E. q7 X% p% j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 G9 R8 [1 p4 z3 T8 C
表1 U7(73)


) Q7 }; j1 z- C' X; w                               
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( g/ o. [2 L& m% O

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 B0 y. j7 ~9 Y+ _1 @/ [' [
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).


4 A) U8 v. k) I% T0 g2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]


8 A9 B9 a; G! P" B& c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$ k3 S' `0 z1 c

0 t: |# b' ^5 d0 @, k* F+ U% r: g
                               
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9 ?1 ?4 d2 Z, J

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。

/ C, T6 v& B4 @8 h
由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:


6 X8 n: ~3 T  T( @1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;


# L) t! S7 O0 Q0 J  W' H2) 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;

1 o% ]6 T; ^# X- ?- A7 k( {
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;


( g3 @, u3 I  t3 {1 ]0 q3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;


; _3 L; l1 x8 v; r4) 当因素的水平数增加时, 试验数按水平数的增加量在增加。

  |3 s; Q2 Q( b( ]
(二)使用表的构造

: O0 W5 o! H( _, m! O
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

$ |5 `1 N. y$ {/ z9 }# O9 v$ o: R
                               
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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" C, c6 f0 E% c9 `7 p+ H1 z$ V- O/ G

三、均匀性的度量

2 u! ~( m! S1 j. I6 a$ K
在试验区域

, E5 G5 T0 r: \3 W6 Y
                               
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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

( X/ h/ K* b9 U% X5 V
                               
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& c7 h. |: t! p' S& v  \. \/ c称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为

8 }( F' ^. @: j3 W  n: j
                               
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当p→∞时,上式化为


" C/ B+ L. [' s( e1 R- |                               
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! h/ B, {9 D/ J, Q% o. U当P=2时,L2-偏差为


% [2 ^5 g7 I  t$ Y8 ^3 q- A                               
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1 T0 o3 }/ f. t' R; ]' W" p  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。

( t# _" C! t, `) H0 f7 L( |" s1 ]

  四、均匀设计的应用


, x6 R, p/ W% R6 B$ o7 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:

/ ?7 G- W, d& h6 E
  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;


$ I% B# W5 Z0 ^4 ^5 @4 Y5 @7 N  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。


' y: b, I* I* k8 Q% o, k. K  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。

  J/ s9 B1 T& y( h  V: N
  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。

. D7 C- @% V9 [
  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。


2 T7 }8 q2 f, h7 k: r& [, y

表2 环保试验方案


' f9 |$ ]# o; B' f" {                               
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表3 死亡率

9 I% x* y3 ?3 n$ N# W" i' B+ G2 M

5 D5 k" ~  ?) |0 E; l
                               
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5 |) w5 q, T8 I  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。


8 {2 f+ K3 R& S) }  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:


% Y6 @0 l) c( I  J1 Z% U4 w  AY=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni% _& \1 [" Z5 X$ ?" V( e
+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2
1 e' p- P- I8 O/ x+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
& [9 z. o3 ^( d: f5 @% U# ^' K# t; e+0.92(log Cu)(log Pb)

$ A" G& O6 H" ^$ {+ g* W0 d
  我们可以得出如下结论:

. {; C8 }5 y3 |
  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 M8 H% c2 g6 j) K1 |$ i  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;


# h/ N: d1 q# o' V. L% m: y  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。


7 g( N4 k6 r3 F8 [% O  
  s. _* V5 m! ^7 p  五、结论与建议


$ a) T2 g5 j7 ^2 l! J. F  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。

# a4 I' @0 w  l% t$ E
  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。
' }$ a; z' M; u' {. T  0 Y' I+ `! l/ O8 C) v. o
  参考文献

8 I! I* z, V  z6 a2 o$ v
  [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

& h2 p4 M7 k4 k; x  }% O; U% `& c, @
  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社

- V/ W9 I, d6 ~7 _1 H! q
  [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

/ ^( Z2 [  H0 J$ F
  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社


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