请教一个用spss处理spss均匀设计计实验数据的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-09 21:55 标签： spss均匀设计
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哪位前辈用“均匀设计”做过试验？如果用SPSS应该怎么处理数据？
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这个帖子发布于10年零224天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
最近我在做蛋白质水解条件方面的试验，之前我以为试验设计就是正交设计，呵呵，现在发现方法有好多，我就选择了“均匀设计”来进行这个试验，我看书上写的，如果用这种设计方法作实验的话，要用回归分析，可惜之前我没有接触过统计分析方面的东西，担心实验作出来没法处理数据，所以想请教一下有没有哪位前辈用均匀设计的方法做过试验？如果做过，您是怎么处理数据的？我打算用SPSS进行数据处理，应该怎么处理？望赐教，不胜感激！
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方开泰前辈写过一本书《均匀设计与均匀设计表》，较为详细，且实用，楼主可以百度一下，如果没有短信我，留下邮箱发给你。2.59兆的东西分300k的包压缩下载起来太麻烦了。
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【请教】用SPSS可以处理均匀设计后的结果吗?
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这个帖子发布于12年零263天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
【请教】用SPSS可以处理均匀设计后的结果吗?咋么处理啊,我用的是U11(11 10)的表格,影响因素为3,水平数为11,,这个实验我多加了几个实验本来做7次或9次就够了.我看好些人把结果是用SAS做了多元线性回归,那么用了SPSS.有谁会用SPSS处理结果啊,帮我处理一下好吗?我把结果写出来excell传上来了。谢谢 我的软件是SPSS11.5,我看了SAS好难学,所以想掌握SPSS,谁可以教我啊,谢谢,另外请问一个问题，我的动态法实验工艺筛选用的正交L934，可是方差分析之后，各个因素无显著性影响，我咋么办呢，是重新做呢，还是统计有问题，我是三因素三水平，将其中一空白列作为误差来算的对吗谢谢
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样本数不够大是做不成的，每个试验多重复一两次，有可能出来，但结果有可能也不准，最好的办法是用均匀设计软件做，试试吧！
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我倒是可以帮助看一下,不过不知你的三个因素之间有没有相互作用啊,如果有的话是那几个有?你先根据经验把可能的相互作用传上来,我给你看一下吧.
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均匀设计方法试验条件的优化.pdf
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在科学实验与工农业生产中，经常要做实验。如何安排实验，使实验次数尽量少，而又能达到好的试
验效果呢？这是经常会碰到的问题。解决这个问题有一门专门的学问，叫做“试验设计” 。试验设计得好，
会事半功倍,反之就会事倍功半了。60 年代，华罗庚教授在我国倡导与普及的“优选法”，即国外的斐波那契
方法，与我国的数理统计学者在工业部门中普及的“正交设计”法都是试验设计方法。这些方法经普及后，
已为广大技术人员与科学工作者掌握，取得一系列成就，产生了巨大的社会效益和经济效益。随着科学技
术工作的深入发展，上述两种方法就显得不够了。“优选法”是单变量的最优调试法，即假定我们处理的实
际问题中只有一个因素起作用，这种情况几乎是没有的。所以在使用时，只能抓“主要矛盾”，即突出一个
因素，而将其他因素固定，这样来安排实验。因此“优选法”还不是一个很精确的近似方法。“正交设计” 的
基础是拉丁方理论与群论，可以用来安排多因素的试验，而且试验次数对各因素的各水平的所有组合数来
说是大大地减少了，但对于某些工业试验与昂贵的科学实验来说，试验仍嫌太多，而无法安排。
1978 年，七机部由于导弹设计的要求，提出了一个五因素的试验，希望每个因素的水平数要多于 10，
而试验总数又不超过 50，显然优选法和正交设计都不能用，方开泰教授在几年前，曾为近似计算一个多重
积分问题找过我，我向他介绍了多重数值积分的方法并取得了好结果，这就使他想到是否可能用数论方法
于试验设计的问题，于是我们经过几个月的共同研究，提出了一个新的试验设计，即所谓“均匀设计”，将
这一方法用于导弹设计，取得了成效，我们的文章在 80 年代初发表后，15 年来，均匀设计已在我国有较
广泛的普及与使用，取得了一系列可喜的成绩。
均匀设计属于近 30
年发展起来的“伪蒙特卡罗方法” 的范筹。将经典的确定的单变量问题的计算方法
推广后用于多变量问题的计算时，计算量往往跟变量个数有关，即使电脑再进步很多，这种方法仍无法实
际应用，乌拉母（S.Ulam）与冯诺依曼(J.von
Neumann)在 40 年代提出蒙特卡罗方法，即统计模拟方法，
这个方法的大意是将一个分析问题化为一个有同样解答的概率问题，然后用统计模拟的方法来处理后面这
个问题，这样使一些困难的分析问题反而得到了解决，例如多重定积分的近似计算。蒙特卡罗方法的关键
是找一组随机数作为统计模拟之用，所以这一方法的精度在于随机数的均匀性与独立性。
年代末，有些数学家试图用确定性方法寻找空间中均匀散布的点集来代替蒙特卡罗方法中的随机
数，已经找到的点集都是用数论方法找到的。按照外尔（H. Weyl ）定义的测度来度量，它们的均匀性很好，
但独立性差些，用这些点集来代替蒙特卡罗方法中的随机数，往往会得到更精确的结果。这一方法称为伪
蒙特卡罗方法或数论方法，数学家首先将这一方法成功地用于多重积分近似计算。从统计学的观点看，伪
随机数就是一个均匀分布的样本。数值积分需要大样本，均匀设计则要找一些小样本。由于这个样本比正
交设计所对应的样本要均匀，所以用它来安排实验会得到好的效果。当然在寻求小样本时，寻求大样本的
方法是起了借鉴作用的。
均匀设计只是数论方法的一个应用，数论方法还有广泛应用的园地。例如多重插值公式的建立，某些
积分与微分的近似求解，求函数整体极值，求某些多元分布的近似代表点，及用于统计推断的一些问题，
如多元正态性检验及多元球性检验。
早在 50 年代末，外国刚开始研究为蒙特卡罗方法时，华罗庚就倡议并领导了这一方法在我国的研究，
他的开拓性成果总结在我们的专著“ 数论在近似分析中的应用”
（科学出版社，1978
年；英文版：
Springer-Verlag and Science Press,1981 ）中，这些工作是方开泰教授与我合作的工作重要的背景与参考材料
我与方开泰教授合作了近 20
年，由于他既是一个数学家，又有长期在中国各工业部门普及应用数理
统计的宝贵经验，所以他有很好的应用数学背景与洞察力。他能及时地提出有价值的研究问题及解决问题
的可能途径，我们的合作既是愉快的，又是富于成效的，我们的成果总结在我们的专著”Number-Theroretic
Methods in Statistics” （Chapman and Hall,1993,中文版在出版过程中）之中。
方开泰教授的这本书着重于应用及普及，但也包括了他的最新成果，书后的均匀设计表就是最近
正在加载中，请稍后...怎么用SPSS或其它工具对均匀设计的数据作线性回归
[问题点数：100分，结帖人pengwu311]
怎么用SPSS或其它工具对均匀设计的数据作线性回归
[问题点数：100分，结帖人pengwu311]
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