如何用Minitab分析实验数据

我首先用均匀设计了一个3因素(A B C)6水平的试验,考察三个result(Result X, Result Y,result Z),实验目的得到一个优化的配方,使X Y达到最小,Z达到最大。实验如下:
No.        A        B        C        Result X        Result Y        Result Z
1        6        40        6.0        0.67        0.04        310
2        7        60        2.0        0.63        0.12        311
3        10        50        4.0        1.04        0.22        287
4        5        20        3.0        1.4        0.07        279
5        9        30        1.0        0.73        0.03        307
6        8        10        5.0        1.25        0.16        281

现在我要开始对实验数据进行分析,得到方程:
Result X=Constant+aA+bB+cC+dA*A+eB*B+......
Result Y=Constant'+a'A+b'B+c'C+d'A*A+e'B*B+......
Result Z=Constant''+a''A+b''B+c''C+d''A*A+e''B*B+......
现在请问:如何在Minitab中分析实验数据,得到很好的方程?
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最新回复

  • aiyinsitan (2006-3-17 11:58:36)

    我得不到你要的方程
  • wptiger (2006-3-17 13:22:23)

    有人给出的方程是:
    X=0.605426-0.010665B+0.543048C-0.077054C*C;
    Y=-0.113624-0.000174B*B-0.000738A*A*A-0.002574B*C+0.014083A*C+0.002921B*A
    Z=312.863-0.043A*B+0.825B-25.06C+3.483C*C
    另外,我看到一片文章说使用Partial least squares可以解决这个问题,但在Minitab中如何操作我不知道,
  • jackmayor (2006-3-17 13:37:47)

    不太会,期待高手
  • Stevenli (2006-3-17 14:38:18)

    QUOTE:

    原帖由 wptiger 于 2006-3-17 13:22 发表
    有人给出的方程是:
    X=0.605426-0.010665B+0.543048C-0.077054C*C;
    Y=-0.113624-0.000174B*B-0.000738A*A*A-0.002574B*C+0.014083A*C+0.002921B*A
    Z=312.863-0.043A*B+0.825B-25.06C+3.483C*C
    另外,我看到一 ...
    试试这个菜单:

    Stat-->Regression-->Partial least squares,

    希望能帮你解决问题
  • wptiger (2006-3-17 15:25:19)

    我现在的问题就是如何在Partial least squares 中如何操作,才能达到预想的结果,一些参数如何选择,我使用Minitab是新手,最好有人能告诉我一步一步的如何操作!
    非常感谢!!!
  • wptiger (2006-3-21 13:58:59)

    这个问题这么久了,还没有人能解决,难道你们都不是高手?
    作6sigma只是说着玩玩的,没有真本事?
  • aiyinsitan (2006-3-21 15:15:03)

    Analysis of Variance for x

    Source          DF        SS        MS     F              P
    Regression       2  0.258800  0.129400  1.43  0.366
    Residual Error   3  0.270933  0.090311
    Total            5  0.529733

    从P值 来看,模型并不显著
  • andoniy (2006-4-03 15:48:00)

    好多高手呀。。。。。。

    期待解决中。。。。。。
  • 蚂蚁 (2006-4-03 17:53:44)

    minitab中不提供均匀设计的分析。
  • gaoyan (2006-4-03 22:56:58)

    期待高手指点江山
  • linda1234 (2006-4-04 14:08:03)

    DDDD
    DDDD
  • 疲惫飞鸟 (2006-4-05 11:45:14)

    你好,你能不能和我共享一下你的MINITAB软件呀?


    狂谢
  • fininb (2006-4-05 12:04:27)

    好多高手呀。。。。。。
  • tomyu3 (2006-4-06 00:14:53)

    楼主是大师呀。因为PLS只在少数MBB培训课程里简要提到的。
    要真正学会PLS,不能直接从MINITAB入手,应该了解PLS的原理。懂得PLS的原理,操作就很简单。但三言两语怕是讲不清。试试吧,但你可能仍需自己找资料看才能搞明白。
    PLS是1983年由S.Wold 和C.Albano等人首先提出的,是比较新的统计技术,被称为第二代回归分析方法。PLS的三个特点:1)多因变量对多自变量建模;2)能较好地解决许多OLS无法解决的问题,如自变量的多重相关性;3)实现多种数据分析方法的综合应用。从原理上讲,基本上PLS等于多元现行回归分析+典型相关分析+主成份分析。特别适用于试验数据点子少而变量个数多或变量间高度相关的情形。PLS对参数的估计是有偏的,但其估计的方差往往最小。PLS的基本思路是:首先对原始变量的数据做标准化处理,再分别从自变量数据和因变量数据中各提取一个组份(Components)(实际上是中间变量,是远来变量的线性组合),这些组份应能最大限度地代表原始数据的信息,但方法与主成份分析迥然不同。它是在保留最大信息的同时令新的变量之间的相关性最大(通过令协方差最大来实现)来求得。每提取一次,就要用两组标准化变量分别对中间变量做线性回归,并计算残差。然后用残差代替刚才的变量,重复上面的步骤,继续提取组分和作回归,叠代反复,直到再没有可提取为止。如果总共提取了m个组份,那么就用标准化的因变量对这m个组分作多元线性回归,最后再表示成原始变量间的回归方程。具体算法很繁琐,你可以找文章自己看。下面简述MINITAB的操作。MINTAB14首次具备这个功能。
    1.如果要求形如楼主所列的二次模型,应先对数据做标准化处理:Calc>Standardize.如果只求一次模型,则不必。MINITAB会自动完成。
    2.按楼上一位讲的菜单进入PLS对话窗。最上两个大框就不表。要提醒的是,只有当因变量间高度相关时,因变量才一起选入(这可以通过专业知识和求相关矩阵来鉴别)。下面的最小的一个框里填的数字不要超过自变量个数。另外,模型中的每一项做一个变量。
    3.点Validation…子对话窗,可选Leave-one-out.意为每次删去一个后建模,然后把删掉的那个观察值代入模型,计算预测统计量(PRESS)。这就是交叉验证。如果数据较多则可以选下面两项。
    4.其余的三个子窗,不影响计算结果。可根据需要选。为了还原成标准化前的原始变量间的关系模型,应将系数和标准化系数存下备用。
    5.文本窗里首先告诉你交叉验证的结果。提取多少个组份是最佳的。遗憾的是,无法更改。这还可以通过下面的R-Sq(pred)(一般选最大)和Model selection plot(垂直线对应的数目为最佳)来看。
    6.从Std coefficient plot可以观察各变量项对响应的贡献幅度和正负性。可以代表效应大小。实际应用的时候,对柱子特短的是可以略去的。
    7.另一个很重要的图是residual versus leverage plot。可以通过它进行异常值和杠杆点判别。
    8.按标准化计算公式 标准化值=(原始值-平均值)/ 样本标准差  代入标准化变量的回归方程就可得到原始变量间的回归方程。

    [ 本帖最后由 tomyu3 于 2006-4-6 10:59 编辑 ]
  • linda1234 (2006-4-06 09:55:56)

    DDD
    DDD!
  • 黎明 (2006-4-07 11:39:00)

    QUOTE:

    原帖由 tomyu3 于 2006-4-6 00:14 发表
    楼主是大师呀。因为PLS只在少数MBB培训课程里简要提到的。
    要真正学会PLS,不能直接从MINITAB入手,应该了解PLS的原理。懂得PLS的原理,操作就很简单。但三言两语怕是讲不清。试试吧,但你可能仍需自己找资料看才 ...
    你的帖常常带给我新的知识,受益良多!
    感谢你的热心,分分鼓励了