一、均匀设计的提出
" N1 Y* ]; p8 I0 g2 g实际中的试验设计要求:
9 b( z# m0 I% E4 t) @ S2 S$ n
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;
' b7 I( m3 [$ @- R. T; ^2) 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;
( B! M. D. l' _# M, C( g9 [
3) 试验的范围应当尽可能大一点;
2 H# J, T7 z- {+ J& ^. w0 _* d
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。
% _/ |3 q' W% d" @% v0 Z
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。
8 _/ g- h& I$ b% z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。
$ T' O. R. ]2 N/ U
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:
- D2 Y: ]0 F! ~" e; o+ S1 j1) 任意一列中不同数字的重复数相同;
3 q8 b0 E4 W, F3 a2) 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。
# Y1 f4 C% [) X9 d. |3 X# A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!
' f% Y9 v( O5 v* _% F0 k二、均匀设计表及其使用表的构造
& a. n3 X Y* P* M7 w! g
(一)均匀设计表的构造
7 }6 p& j& W( k# w$ M2 {7 J0 c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。
0 ?5 p _% P2 N1 M! j& u( m
表1 U7(73)
$ z1 L6 C8 U3 X% z5 j$ L$ r2 t
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。
7 z- a7 E# o- z2 l7 N' Y1. 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).
0 W! o4 @! y3 F: N& A
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]
% N8 f: s3 V# T% D6 ^5 C; J x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
- U% M, Z, i2 D0 l
! c4 c/ L8 c/ C. M: m* v. _
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。
/ O7 N4 N, f2 M+ l6 i由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:
7 E- [7 U# Z, `- C8 K3 n" Q3 h
1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;
8 z$ ^: v$ P/ q# A8 T Z, G W2) 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;
! a; }, N" b! I! W
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;
" R) [- B W! v5 V3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;
" L/ S8 `3 S% i) n+ |4 Q
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。
) n$ D" ]& Y2 ^+ z4 e
(二)使用表的构造
0 h5 w0 F# a, r
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。
3 i' V& X3 X7 b) ]! q; V {
三、均匀性的度量
& j$ W2 a8 ?! D5 X( X. ?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
. q6 m/ j0 J: l4 o5 y. x
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
3 G$ [7 B5 g! C7 I当P=2时,L2-偏差为
2 h) X! t) x0 ?9 m* o0 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。
4 U! N9 {0 A8 H" D' t; R0 h! L# ^
四、均匀设计的应用
; P, Y2 X# |9 W. g& x
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:
y( y$ O2 `2 G' }! E2 B$ d# r9 w 1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;
6 x0 x, A( e1 X4 `: Q/ L
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 R" G: m- F) n0 o" S+ m
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。
+ Z) [2 M4 r8 U( s
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。
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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。
( {7 M( _: H$ U9 o表2 环保试验方案
表3 死亡率
- ?: G3 [$ y1 Z S8 S! Z3 y& d" {2 j! K4 V2 o1 W
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。
( [2 L- Y- W0 g6 ]4 O5 z" [) F2 @ 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:
5 X. E+ m# K/ F0 Q% X
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni3 V- h- u, U& P, ?% l
+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2& \+ {" q; o0 A
+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)
, r& F4 p+ v8 R; l2 G5 Z+0.92(log Cu)(log Pb)
, `5 l, O* R0 C1 ^7 g0 |
我们可以得出如下结论:
2 b z' o Y0 _3 X1 M
1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;
# ?1 ^9 v3 ~: V
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;
- G* C/ [3 {+ f
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。
/ ?( Z3 o1 o- T: J6 c" s # Y J! C4 o* M, J* r! b% e
五、结论与建议
: A* a7 n6 b9 U8 {0 N0 ^
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。
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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。
* o- P u( W; }7 x$ F. V. R0 \3 e + e9 x& ]3 `7 J( v4 Q
参考文献
8 p- E# K2 K5 u6 G$ j, S& O
[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
0 R( O- R2 c4 n5 S% L
[2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社
* c! L2 I6 Z# k0 }* j& D9 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
% m5 d. r. Z8 m, C5 j( q [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社