Design Expert: 残差正态分布验证与RSM实验设计方法详解

Design-Expert是一款全球领先的实验设计软件，它以其用户友好、功能全面和直观的界面深受研究人员青睐，特别是在响应曲面优化试验的研究中，它是首选工具。这款软件支持常见的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB) 设计、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)，这些都是用于探索和优化多变量过程的关键技术。 以BBD为例，使用Design-Expert的步骤包括： 1. **新建设计**：在新设计选项卡中，用户会选择RSM来寻找最佳过程性能。目标是通过Response Surface分析确定影响因素的重要性和交互作用。 2. **因子设计**：用户可以进行因素筛选，消除无关因素，确定关键变量，以便于配方设计和组合设计。 3. **Box-Behnken设置**：在此阶段，用户需输入考察因素的名称、数量、默认值、高值和低值等信息，并设置单元。然后进行试验，记录每个因素组合对应的实验结果。 4. **数据分析**：在Analysis部分，用户会进行数据转换，如将实际值转换为编码制，以便于软件处理。例如，在Transform选项卡中设置默认参数后，进入FitSummary选项卡进行模型拟合和比较。 - **FitSummary** 提供了详细的统计信息，如方差分析结果，包括平方和、自由度、均方、F值和概率>F等。结果显示，推荐采用线性模型作为基础，因为它的统计显著性和模型解释力较强。 - 对比不同阶次的模型（如二次方程、三次方程），线性模型和二次方程的F值和概率表明它们相较于更复杂的模型更优。而三次方程虽然误差较小，但其复杂性可能导致过拟合，因此推荐选择线性或二次方程模型。 5. **剩余方差分析**：如果模型选择正确，剩余方差通常较低，表示模型能够很好地解释数据变异。较高的剩余方差可能表明模型需要进一步改进或考虑其他潜在影响因素。 总结来说，Design-Expert通过提供有效的实验设计和数据分析工具，帮助用户优化过程，选择合适的数学模型，并评估模型的精度，从而在实际生产或科研中实现最理想的性能。理解并有效利用这些工具，对于提高实验效率和产品质量至关重要。