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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
# X: i5 X$ g! w) k& _6 _# b
                               
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6 e$ |' b9 y6 g

一、均匀设计的提出


- x+ H2 O3 r+ T2 Z7 N实际中的试验设计要求:


. Y: P2 C* l+ e& e7 ?* C1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;


# i. a8 v8 ~$ x+ h( \! N2) 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 S5 k' g2 A) Q
3) 试验的范围应当尽可能大一点;

) l. F: y: H4 Y3 F& p5 B
4) 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。

- `& ]. S5 o1 N! b2 p! S$ j
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。

$ d+ R. k  L# q5 t0 B& q
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。

0 p; g: o; a( h4 q
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:

6 H, E6 h8 Q' {
1) 任意一列中不同数字的重复数相同;

* v9 ~  \7 b8 i% N
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。


0 v. [9 j6 h; H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!

. r! @" ~: [/ w, p% N# T  V

二、均匀设计表及其使用表的构造

% d/ d1 [( O& `+ y5 y1 s0 G  D4 X
(一)均匀设计表的构造


' l5 @: U+ K8 n8 N8 [4 ?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。

; J! [9 Q3 Y$ j7 H' f
表1 U7(73)


4 I' Z6 s* h  q9 _+ q* V% @                               
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( }1 l' U& O$ b( D

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。


! T9 h4 f# I! z' u9 i& v1. 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).

5 W9 B$ @5 ~) Y+ m0 ^
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]


- t; {. j9 d7 m9 _; M4 Y) j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
% ]8 _+ I8 Z+ C5 \/ Y7 n


* }" v$ Q2 Y4 w                               
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3 U# S) l! P! I; r! H) n8 G% D7 `8 [

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。


6 q6 l# \6 j: p. U& H6 w9 G. J& V由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:


4 X' p. D: F+ E1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;

; R3 Q2 E7 x- s$ @! y% t
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;


  `) v4 V. V! r# ^7 \) ?% m- T8 h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;


" r8 M# w/ o; O, D9 H% G3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;


7 R4 M! Q9 I5 `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。


0 e2 m5 C7 P" w2 ]9 [) A(二)使用表的构造


0 C! w. Q0 y: }' X1 a5 g' c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

6 p1 e+ E" |1 Q
                               
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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。

& M9 F4 v7 N* w  w6 @# a9 V+ c% ^

三、均匀性的度量

3 Q! P1 {$ ]: k- }+ d
在试验区域


. [$ p: d8 M& s                               
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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

& w, b4 w2 P- f: A2 `! `- l- Y
                               
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9 K9 W7 R2 R- T5 o称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为

$ ~  l9 l/ ^& Z9 ^( _/ O! d# |
                               
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当p→∞时,上式化为


+ b, g1 G1 q2 _" ]                               
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1 k# I! k3 A0 Y& w! y当P=2时,L2-偏差为

; F& J) h/ n( S) p1 v8 h5 H
                               
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/ Q, q- v2 U$ d' R  K2 A7 v9 M  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。

! m2 x( [" B4 I1 z) ?

  四、均匀设计的应用

0 Y. E2 S; M  s5 }% F7 T1 ^
  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:

! M+ ~) s6 X1 I' E0 |5 @3 P
  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;


# p& {" c* H( E0 y6 F. H. \" @, d  I  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。

0 {5 M, U" M  {! ~6 W, R
  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。

2 M$ x) i. P# y& m7 T. V
  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。

, m0 F$ `/ d, @( p# \
  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。


  W& u! {; q$ v! E7 }% ^  D

表2 环保试验方案


$ l' @# M1 h- |                               
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表3 死亡率

( L% r5 t1 w4 z/ m9 ^; K

1 p* ^  ~5 K9 J5 ?
                               
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8 z: M1 ?% H# o/ u
  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。


! l. l7 D0 N  U9 F; a  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:

4 G  F3 R* m. {) z0 e  r
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni
/ M0 s2 ]+ i5 }0 ]+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2% }7 G" G( _% @3 I
+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
. J5 T9 w- ~; J) X9 f+0.92(log Cu)(log Pb)


+ I' v, M1 D- H4 M+ a& E+ [  我们可以得出如下结论:


4 m5 ~# s: l2 ?. U+ X% |  1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;


# v- i; j* ^# F  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;

  ?8 D* ?- U, U! U
  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。

9 m% b( k% |7 Y
  ; q. i. |! F; W! d$ `4 ?) y' N
  五、结论与建议

; C' H& w3 Z6 W
  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。


3 |# {5 s  b* Z4 M  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。
" N+ k+ v. S0 s% O4 S: t  1 Q4 y, U5 V8 j" Q) M3 ]- U$ r  N
  参考文献

1 a! ^! R6 G1 Z6 ^' z4 j$ m! L
  [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

5 J# M; N' i: U1 ~: s
  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社

3 z* B8 Z1 ^" {
  [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


  N2 M- `' ~! f# i% @; F/ v& s  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社


! P4 k% E# _/ d更多资料请及时关注药群论坛2 E$ L7 d6 B6 V% k$ Y; r' j
) n$ e/ x+ T$ j7 p7 d9 E5 }9 y& A
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