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[创新工具和方法论]-01- DOE课程基础知识

文章目录

  • 1.DOE实验设计的介绍
    • 1.1 什么是实验设计DOE?
    • 1.2 DOE的优势有哪些?
    • 1.3 如何开展DoE研究?
      • 步骤
  • 2.DOE实验培训
  • 3.数据分析步骤
  • 4.实验的随机化
  • 5.偏差
  • 6.R方 相关系数
    • 假设检验
  • 7.三因子二水平全因子设计

1.DOE实验设计的介绍

实验设计是一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法。实验设计(DOE)是开发实验策略的工具,该策略可以使用最少的资源来最大程度地提高学习效果。DOE被广泛应用于许多领域,并在所有自然科学和社会科学中得到广泛应用。

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1.1 什么是实验设计DOE?

实验设计(DoE)是一种优化反应和工艺的统计方法,允许不同因素同时发生变化,以便筛选出反应空间的较佳值。

在化学开发领域,由于实验设计(DoE)能使用少量实验评估大量反应参数,其已然成为一种加快反应优化的标准方法。 过去数年间,DoE一直被用于实施研发和制造领域的“质量源于设计”(QbD)。 在制药行业的QbD中,了解产品和工艺对确保产品生产质量至关重要。

1.2 DOE的优势有哪些?

由于DoE研究通常无需多次重复实验,因此DoE具有以下优势:
1).在更短的时间内更好地了解工艺
2).缩短制造领域的开发周期

1.3 如何开展DoE研究?

步骤

  1. 陈述实际的问题和实验的目的;
  2. 因果链分析,提取重要的因子;
  3. 选择Y的响应变量
  4. 陈述因子和水平
  5. 选择DOE实验设计
  6. 实施实验以及收集数据
  7. 分析实验结果
  8. 结论和计划

2.DOE实验培训

  • 单因子实验法
  • 正交实验:
    • 判段x对于y的影响最大的
    • 包括可控和不可控的x
    • 明确关键性的工程和噪声变量
    • 明确过程中需要仔细控制的变量
  • 实验设计:
    • x1的主效应: 高水平下y的均值- 低水平下y的均值
    • 交互效应: 一个变量x1会影响x2对因变量的贡献度;也就是在x1在高水平和低水平不同的状态下,x2对y的贡献度不同.也叫协同效应.

3.数据分析步骤

  • 实验数据检查
  • 模型步骤拟合
  • 提出非显著项
  • 模型重新拟合
  • 模型诊断
  • 解释模型/验证

4.实验的随机化

  • 重新排列顺序,消除或减小不可控因子的影响;
  • 尽量减少本次实验不受前一次实验影响或者不影响下一次实验,保证实验的对立性;
  • 实验次数大于系数个数25%至少 ,4个系数 拟合实验至少5次
  • 验证实验25%-50%,4个系数 拟合实验至少2次

5.偏差

  • 正态分布
  • 随机性
  • 均匀性
  • 偏差=真实值-预测值

6.R方 相关系数

  1. R^2 = SSR/SST = (SST-SSE)/SST = 1- SSE/SST 尽量接近1 表明模型越好.
  2. 偏差为0,4个系数求解,做了4组实验,刚好求解4个系数
  3. 调整R^2 = 1- ((nn-1)/(n-p))(1-r)

假设检验

假设x1的系数等于0,很大的概率支持a=0,所以删除ax1这一项.

7.三因子二水平全因子设计

  • 截距+三个主项+二阶交互项+三阶交互项(忽略,认为不显著)

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