Design-Expert中二次方程模型置信度与常用实验设计方法详解

Design-Expert是一款备受全球科研人员青睐的实验设计软件，其特点在于易用性、全面的功能以及友好的用户界面，尤其在响应曲面优化试验研究中被广泛应用。软件支持常见的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)。 在使用Design-Expert时，首先通过点击"New Design"选项卡进入设计阶段。目标是通过RSM（响应曲面方法）来寻找理想的过程配置，以实现最佳性能。在"Factor Design"部分，可以进行因素筛选，确定哪些因素是主要的（显著的），并排除无关因素。 配方设计和组合设计也是关键步骤，用户需设定因素的考察数量、名称、单位以及高低限值，然后进行实验并记录结果。Design-Expert允许用户将实际值转化为编码制，以便于数据分析。 在数据分析阶段，用户会进行统计分析，如在"Transform"和"Fit Summary"选项卡中，选择合适的数学模型进行数据拟合。FitSummary提供了多元模型方差分析（ANOVA），包括Sequential Model Sum of Squares for Central Composite Design，分析方差来源（平方和）、自由度、均方、F值以及概率水平。这些指标帮助判断模型的适配度和显著性。 在这个例子中，模型选择建议从线性模型开始，然后逐步考虑更高阶的模型，如二次方程和三次方程。根据F值和概率，软件推荐采用二次方程模型作为最佳模型。同时，剩余方差也被评估，以确认模型解释了大部分变异。 总结来说，Design-Expert提供了一套完整的实验设计与分析流程，包括选择合适的实验设计方法、设置实验参数、收集数据、分析结果并选择最适宜的数学模型，这对于优化实验条件和提高产品质量具有重要作用。在实际应用中，用户需根据具体问题和数据特性灵活运用这些功能。