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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

$ l3 j9 [) I8 V2 m. p; W& m: l                               
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: [( g6 |2 Y- z) r

一、均匀设计的提出


3 U. d1 V) e/ u1 v* E4 ~0 |0 {实际中的试验设计要求:

! ~: d5 Q# j  P
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;


% |, S& C) o( G" }) s6 y2) 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;


3 Y. S8 F  h; s) q' \( M+ N$ o. T- H3) 试验的范围应当尽可能大一点;


$ }8 b! _3 I0 i7 E. T6 G; i, g, T4) 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。


" Y) f; ]) W, H/ L/ `: k3 D) V9 `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。

- M5 j/ ^) F  p" X% w7 D, ^: U
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。


* c) R, h7 ?2 H9 G+ _  {: a我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:

2 C. A5 ^2 h3 @  ~( I1 Q
1) 任意一列中不同数字的重复数相同;


" I7 W0 R; [: k7 j0 G! {- l' j$ o' v2) 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。


! s/ F# B5 I/ h8 U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!

% p) O+ q9 O4 n+ W% @" m8 Q% v

二、均匀设计表及其使用表的构造


: w7 a6 K- ?% R, i0 r% S(一)均匀设计表的构造


/ d( [# B; i: E( d7 Y* U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。

! \' x% }1 C3 H7 g9 T, p
表1 U7(73)


: l! x5 [# r8 t, r8 _9 j) V                               
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! S5 _# l/ |2 s. u

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。


9 d2 O4 g& r; ^1 V2 M/ u& N1. 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).

9 Z+ @7 Q: x6 d* C
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]

7 e3 a' @, \* v6 q7 Q  O( Q0 @
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 D4 [: L1 T3 ~8 L

9 P0 {* g+ H' }2 w" ^/ ]  Y
                               
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8 f  F8 F, }/ H! j6 q

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。


/ U9 e" A* o6 \* X9 h' I1 g由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:

% }  ]0 L0 x* [; t
1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;

4 I, W2 b# S8 F! ~
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;


( ~5 n. W; L+ A, t" 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;


8 r. L. I  c& p3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;

& [3 Z6 T% d8 t0 _3 \' H# E
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。


) E0 X( I+ f" b. M, a(二)使用表的构造

1 s" L! R/ d, E. b$ a7 d; b( l$ 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

, t) `( Z0 q5 J
                               
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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。


+ i4 S# ~! n& t3 _. G

三、均匀性的度量

0 H' \& H# Q5 ~3 @' y
在试验区域

* s0 S  n0 w; J8 }  r/ o! P
                               
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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

) O2 Z' n, K5 J6 n, ^
                               
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( x$ U+ {6 B' Y& {1 t1 {" A, C6 C称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为


. M1 T- N% x8 m  D) K                               
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当p→∞时,上式化为


9 p% i. U( X' `9 T* d* j                               
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' c; u8 q3 y( }6 Q& @当P=2时,L2-偏差为

$ U# R% ?  V: x; Q+ s
                               
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7 x3 M# m5 v+ q; v* r
  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。

; P5 K" @, O4 @4 D

  四、均匀设计的应用

8 @! X! x- \7 g/ X
  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:

& C7 s) l; R9 l0 g* \
  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;

) `+ A6 Z) }9 y3 {1 h& H( E
  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。

9 ?+ v  y, a% N$ g, |' D
  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。

6 O7 }: j( M; Z0 g; T* z
  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。

8 d0 b! C: a1 i/ ~! }9 `# F
  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。

( N! }* f3 W( L$ ^* w

表2 环保试验方案

) v" i4 [$ U. a5 c( G+ i3 ]
                               
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表3 死亡率


% c( V# K- C# b2 T9 T: Y5 Q


: k$ V* b0 e- ~: i& H# o, r  O                               
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) Z. s) k" c& ~  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* r, s9 F0 \' m& g) u# J  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:

5 p9 v" y( z' s6 K8 `
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni1 a1 s1 P8 k; `# E
+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)24 w) K5 N# t0 g0 D6 E+ z
+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
2 V8 m( k0 R; b6 C- w8 I+0.92(log Cu)(log Pb)


7 P# i$ r3 w7 M" k3 t  我们可以得出如下结论:

1 k2 X. C. ~" 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;


+ ?7 ~/ {5 Y. f4 K  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;

2 z- I6 [9 f8 J
  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。

- B7 M/ A6 S/ n
  , G6 D. R9 X7 P% L* y  Z$ u0 |
  五、结论与建议

1 S- L) W% u1 S. C( a4 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。


0 x8 r/ H) y/ D0 m- `6 J  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。0 ]$ A$ I- t0 I% a6 M9 f
  + I- I1 ?5 Z4 x1 J
  参考文献


. X6 E" ^' I6 x5 @  [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


( i9 P) X3 ^% g  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社


# M# M, g% O1 R% e3 ?9 A  [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 I! T& N* s0 c3 g+ Z- k  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社

+ g% R) i- \+ `) J9 s5 |
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7 d2 w& l, ?$ I$ c3 F5 w$ S6 r
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