一、均匀设计的提出
" S6 c9 \& t' H
实际中的试验设计要求:
, V* m. J, C* V7 V# W) t, |( B
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;
) I0 [. n& X3 a. p- l2) 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;
( g" \" a* g4 v$ D3 o% P; L5 l. G7 d3) 试验的范围应当尽可能大一点;
9 m( j' E5 n9 X0 D, U7 y$ H- b5 r7 N4) 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。
) \, I0 H! Z( T! @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。
+ S. Y* q6 r2 O3 e4 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。
+ \; J% G+ D% f1 Y5 K我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:
5 a5 p9 E2 ^$ j f
1) 任意一列中不同数字的重复数相同;
, w, [5 {6 A+ b" R& k
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。
" V* b; y$ e; f0 y3 u; ~7 w
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!
4 q1 [! \. s/ W. a" ~
二、均匀设计表及其使用表的构造
7 t6 [2 q% V' k' q7 C3 ?
(一)均匀设计表的构造
& j, B2 l4 z6 Z$ c) Z; ?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。
7 A4 K2 f1 M2 [$ f3 g& O6 n表1 U7(73)
7 _2 q' y9 F% r
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。
( v; A6 |. ]# d" H# h+ r1. 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).
# M) R! t% n$ Z2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]
% a9 m% p% l- r4 L: r; N) U# \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
4 R3 e/ `) }, O* ?" c" D7 ]
, C ]1 S% j4 I% H2 c! L
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。
5 _5 m. h9 F+ U0 ?$ d4 L
由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:
- |* x' B& k" }" z, Z1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;
7 Q7 J8 w0 |" G5 C% ?, p7 b3 q
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;
/ I3 w, E* L$ Q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;
/ Y8 w2 [9 J, X, W* e) P0 _
3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;
& \* O* r" p3 i' P( w; w) R6 g2 x
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。
% A# N6 t8 S8 F( Y
(二)使用表的构造
9 h5 b' q: @& E8 z: O' l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 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。
; @: A4 A. i6 c9 }% f三、均匀性的度量
' x4 i3 M( ]( z2 n' ~. x- R在试验区域上布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
: c+ e4 C5 a1 h g) G
称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为
当p→∞时,上式化为
; |9 Q( j/ U# T4 N$ V- J$ X当P=2时,L2-偏差为
1 F3 L0 r3 y" e
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。
* X" v6 q6 N( L, e. I 四、均匀设计的应用
: @$ p0 B, E7 ^9 E% T% R
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:
) o! H% K' |/ x1 @* u5 E+ H
1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;
3 Y A8 L+ P ^ j0 A 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。
) ~* r/ ^9 X! a 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。
8 X. V# O( h5 Y* Q+ S8 s$ O 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。
9 ?* C4 @9 G; y) y E- _ 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。
2 _1 o: K2 l( O
表2 环保试验方案
表3 死亡率
) g! A9 U7 i7 T4 e* c6 A6 _
1 a% w$ k' t# s3 k) _0 A1 Q6 R
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。
U) @5 w! R; c4 r% L
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:
) a0 w0 z: y3 P
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni
0 X8 O4 P5 V9 j4 {+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2
+ x; S% B, w7 E+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr) j- }" [! j+ Z! D
+0.92(log Cu)(log Pb)
4 e( P% I. E& S
我们可以得出如下结论:
" T ]3 R) o2 f 1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;
- m! y9 i# H7 C4 F8 x. ]9 U- R9 F. S 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;
5 L1 ?: B3 {4 {7 X) t, [& Y 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。
8 b0 i6 U4 W: d& w3 X1 c {
+ F% G$ `- X& ^# Z, r5 I 五、结论与建议
( K4 |& n2 \; v; A, e
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。
1 U( @/ k* R2 |! }9 S# B 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。
& J* Z/ C5 k% e0 C
/ N) q7 V) n5 n! Q: L7 d# l i 参考文献
9 X% L( F2 ^1 M- X5 a# 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
: W1 r% e! Z( i0 C; l7 n
[2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社
- z- M1 I6 I0 C" i5 Q
[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
- [, H7 m' ~& x7 b
[4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社