DOE 全因子分析資料

殘差：,實(shí)際觀測(cè)值與擬合值之差；正常情況下，如果模型確實(shí)能夠反映數(shù)在情況，則殘差應(yīng)滿足如下假定：,,,,,,,,,,,,

,1、具有時(shí)間獨(dú)立性；,,,,,,,,,,,,

,2、來(lái)自穩(wěn)定受控總體；,,,,,,,,,,,,

,3、對(duì)輸入因子的所有水平有相等的總體方差；,,,,,,,,,,,,

,4、符合正態(tài)分布；,,,,,,,,,,,,

使用MTB進(jìn)行殘差診斷，主要使用圖形方法：在使用殘差診斷時(shí)出出下列4種圖形：,,,,,,,,,,,,,

1、,殘差對(duì)觀測(cè)順序的散點(diǎn)圖：以殘差為縱軸，以時(shí)間T為橫軸；,,,,,,——與運(yùn)行圖一致，而根據(jù)游程圖可判斷數(shù)據(jù)是否獨(dú)立；,,,,,,

2、,殘差對(duì)擬合值的散點(diǎn)圖：以殘差為縱軸，以擬合值為橫軸；,,,,,,——?dú)埐钤?附近表示觀測(cè)值與擬合值相近，應(yīng)該代表模型較準(zhǔn)確；,,,,,,

3、,殘差的正態(tài)概率圖：以累計(jì)百分比為縱軸，以殘差為橫軸；,,,,,,——正態(tài)概率圖,,,,,,

4、,殘差對(duì)于各自變量的散點(diǎn)圖：以殘差為縱軸，以各自變量為橫軸；,,,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,如果模型與數(shù)據(jù)擬合不好，在響應(yīng)變量一旁新建一列，如變換平方根，則對(duì)響應(yīng)變量作平方根后重新擬合，如果模型效果好，而計(jì)算出來(lái)的方程是根據(jù)平方根擬合，因此得出響應(yīng)變量則在平方根的結(jié)果再平方才能得到；,,,

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具體分析：,,,,,,,,,,,,,

1、,殘差與擬合值的四合一圖：y的線性模型與數(shù)據(jù)的擬合效果，主要從四合一圖中觀測(cè)；,,,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,漏斗型,,,喇叭口

左邊2張圖主要觀測(cè)殘差數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布,,,,,,,,,,,,,

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,,,,,,,,,"此圖對(duì)應(yīng)上圖（2）y的線性模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合

觀測(cè)殘差是否曾等方差性，是否有“漏斗型”或“喇叭型”；

左圖正常；",,,,

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,,,,,,,,,"此圖對(duì)應(yīng)上圖（4）

觀測(cè)殘差是否隨機(jī)地在水平軸上無(wú)規(guī)則波動(dòng)；

一旦出現(xiàn)上圖（4）中的情況，則需要重新進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；

觀測(cè)順序即為實(shí)驗(yàn)順序；",,,,

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2、,殘差與自變量的散點(diǎn)圖,,,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,"左側(cè)圖對(duì)應(yīng)上圖（3），是殘差與自變量的散點(diǎn)圖；

左圖基本正常，未出現(xiàn)U型或反U型；",,

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3、,防止漏判，特別是關(guān)于殘差對(duì)擬合預(yù)測(cè)值的圖中是否出現(xiàn)了方差非齊性（喇叭口或漏斗型）的狀況，可調(diào)用宏程序，根據(jù)λ=1時(shí)，,,,,,,,,,,,,

,殘差平方和藍(lán)色曲線是否在紅色虛線下方；,,,,,,,,,,,,

,具體操作如下：,,,,,,,,,,,,

1、,宏指令格式如下：,,,,,,,,,,,,

,%boxcoxdoeympc21-c60,,,,,,,,,,,,

,y:響應(yīng)變量所在列名稱，如C9；,,,,,,,,,,,,

,m：設(shè)計(jì)矩陣，最開(kāi)始分析因子設(shè)計(jì)時(shí)，要求存儲(chǔ)了“設(shè)計(jì)矩陣”；,,,,,,,,,,,,

,p：自變量數(shù)量（包括常數(shù)項(xiàng)）；可以查詢矩陣時(shí)得到自變量個(gè)數(shù)；如下圖：,,,,,,,,,,,,

,c21-c60:為計(jì)算機(jī)留出的可供隨意使用的40個(gè)空白列，“40”是事先設(shè)定，不能多也不能少；,,,,,,,,,,,,

2、,編輯>命令行編輯器>輸入上述命令,,,,,,