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课程编号:58463   课程人气:456

课程价格:¥4380  课程时长:2天

行业类别:    专业类别: 

授课讲师:

课程安排:

       2024.3.22 2024.9.20 深圳 2024.12.20 深圳


  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
工作3年以上、职位工程师以上、有管理工作经验,最好有理科背景

【培训收益】


一.试验设计基础
1.什么是试验设计?
2.试验设计的基础术语
2.1 响应变量、因子、水平、处理、模型、试验误差
2.2 主效应和交互效应、设计均衡、正交和正交表
3.试验设计的类型
4.试验设计的应用
5.试验设计的原则
6.试验设计逻辑
6.1 试验设计策划
练习1:因子筛选
练习2:因子水平设置
练习3:试验设计计划
6.2 试验设计步骤
二.正交试验-极差法
1.田口式正交表多因子实验设计
2.田口式正交表2k因子实验法
三.单因子试验设计与分析
1.单因子试验的两个目的
2.正交试验法
3.单因子试验设计
minitab练习应用
4.假设检验补充知识
假设检验概念、二类错误、二种假设、显著性水平α 、p值、自由度、ht案例
假设检验minitab练习应用
5.单因子试验设计多项式回归
回归分析minitab练习应用
6.相关与回归补充知识
相关与回归的概念、相关类别、相关系数、回归类别、最小二乘法
minitab练习应用
四.全因子设计与分析
1.全因子试验的概念
2.代码化及其计算
3. 2k全因子设计计划及实例
多因子设计矩阵、因子平衡原则、中心点设计原则
练习:2k我全因子试验设计计划minitab应用
4. 2k全因子设计分析及实例
4.1 拟合选定模型
-分析评估回归的显著性:
总效果、失拟、弯曲
-分析评估回归的总效果:
r2和radj2、s或s2、presss和预测的r2
-分析评估各项效应的显著性:
pareto效应图
4.2 进行残差诊断
-正态效应图
-四合一图
-残差与自变量图
4.3 模型改进判断
-标准化残差、删后残差
4.4 模型分析
-主效应图
-交互效应图
-立方图
-等值线图
-响应曲面图
-响应优化器
4.5目标确认实验验证
-ci置信区间
-pi预测区间
5.练习:2k全因子设计
minitab练习应用
 

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