医学在响应曲面方法中三类中心复合设计的比较研究ppt培训课件

上传人:青*** 文档编号:243947099 上传时间:2024-10-01 格式:PPT 页数:20 大小:77.50KB
返回 下载 相关 举报
医学在响应曲面方法中三类中心复合设计的比较研究ppt培训课件_第1页
第1页 / 共20页
医学在响应曲面方法中三类中心复合设计的比较研究ppt培训课件_第2页
第2页 / 共20页
医学在响应曲面方法中三类中心复合设计的比较研究ppt培训课件_第3页
第3页 / 共20页
点击查看更多>>
资源描述
,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,在响应曲面方法中三类中心复合设计的比较研究,CCDs,得以最广泛应用的原因,CCDs,的序贯本质,它自然地将因子点划分为两个子集,第一个子集估计,线性和两因子交互效应,第二个子集估计,曲性效应,.,CCDs,很有效,以最少的试验循环提供了关于,实验变量,和,实验误差,的诸多信息,.,CCDs,很灵活,其设计类型可以应用于不同的操作域和设计域,.,经典的,RSM,模型,经典的,RSM,模型是建立在,方差一致性假设,基础之上,首先是拟合一阶模型,运用脊分析,找到优化域,再拟合二阶响应曲面模型,:,此模型包含,1+2k+k(k-1)/2,个参数,因此必须至少有,1+2k+k(k-1)/2,个不同的设计点,而且至少每个设计变量是三个水平的,.,主要的概念,操作域,(Operability Region):,在安全性允许的条件下,加工设备和生产过程的加工操作范围所定义的研究变量的上下界限的几何区域。,设计域,(Region of Interest):,由设计变量的各个水平集合的上下界限所定义的几何区域,在此区域内,真实的函数关系能够由一个多项式模型很好地近似,每个试验各自的设计域或相同或不同,但都在操作域之内。,评价,CCDs,的一个重要指标,-,预测方差,对于一个二阶设计,在设计域上拥有一个,(,N,表示样本量,X,是设计变量的矩阵)的合理稳定的分布是重要的。,因为一开始设计者并不知道,设计空间的准确范围,或者,预测方向,以及,在设计空,间中优化值的位置,而一个合理稳定的,分布就保证了未来响应预,测值,的质量。,旋转性,一个可旋转的设计就是与中心点距离相同的任意两点的,相等,即预测方差的一致性,.,当实验者在实验之前不知道设计域内,优化点的位置,时,旋转性使得,设计目标,清晰,.,在,CCDs,中,通过恰当地选择,可满足,旋转性要求,就得到旋转性,F,是,2k,析因设计点的数目,(,k,是所研究变量的数目,),。旋转性本身虽然不能保证,在整个设计域上的稳定性,但它对设计参数的选择提供了指导原则,像对,轴向距离,和,中心点数目,的选择。,以三因子为例,经典的,CCDs,包括,:,析因部分,:,一个立方体的,2k,顶点或者这些析因点的一部分,(,图,1,中立方体各个顶点,),。,带有参数,的,2k,个轴向点,(,图,1,中各个“星”点,),这些点实际上,扩展了设计区域,提供了对二阶响应曲面模型纯平方项,的估计,.,一系列中心点,(,图,1,中位于各个图形中心的点,).,CCC,、,CCI,和,CCF,简介,所有设计变量均以编码单位来表示,从设计矩阵的中心点到因子的高低水平的距离是,1,轴向点或者“星”点到中心的距离是,.,时轴向点一般在球体上,=1.0,时轴向点在立方面上,.,轴向点在立方体的外面,比因子的高低水平,1,更高或更低,这种设计称之为,外切中心复合设计,(CCC),.,对于,CCC,设计,每个因子有五个水平,:,0,1.,当受到条件的制约时,可减少因子集合的范围,使得轴向点落在每个因子的设计域内部,即将,的值设在因子设计域的最大和最小界限上,这样得到的设计称之为,嵌套,(,内接,),中心复合设计,CCI,.CCI,具有,CCC,的所有特性,CCI,也是每个因子有五个水平,:0.7,0,1.,当五个水平难以满足或者受到条件的制约时,就,将轴向点放在设计空间每个面的中心上,称之为,面心复合设计,CCF,.CCF,仅需要每个因子三个水平,:1,0,。,轴向距离和中心点数目的作用,CCDs,的优点来自于其灵活性和作为序贯试验设计的有用性,灵活性来自于对轴向距离,和中心点数目,的选择。其中,的选择涉及到设计的旋转性、模型不符合规格限的稳健性、参数估计对外推的稳健性等方面。旋转特性与中心点的数目无关,仅依赖于,的值。,中心点数目的选择控制了,RSM,的某些特性,:,中心点的加入不改变正交性的特点,但却不再是一个方差优化条件,也就是说,在每个试验点上,回归系数的方差不再最小,;,在某些情况下,中心点的数目使得设计具有“一致精度”,(Uniform Precision),一致精度保证了,在所定义的单位距离的区域内所预测的优化值具有相同的方差,。中心点数目是,CCDs,的关键成分,其正确选择是达到一致精度的决定因素。因为中心点个数决定着,的大小,这两者成反比关系,因而,球形设计,需要,3-5,个中心点,以避免,的严重失衡。,设计的评价、比较和应用选择,在,RSM,设计进行评价比较时,应该根据以下三个方面的标准来衡量,:,首先是,Box and Wilson(1951),在其文章中引入了,复合设计,的概念从而,能够有效地估计二阶模型的平方项,利用,预测方差在其设计域上的分布,来评价一个设计,得出了,旋转性,这一特性,.,预测方差应具有稳定性这一特点,因为很多设计在其设计边界上的方差是不稳定的,从而得出了,一致精度,的概念,.,RSM,设计对,模型不符合规格限,(Model Misspecification),的稳健性,概念,不仅由于模型不符合规格限所造成的偏移应该考虑,即使是中等程度的不符合,使用者也必须在设计选择中认真考虑,.,从设计域及其复杂性上比较,为了成功地运行任一安排的试验,操作域必须包括设计域,.,这意味着过程必须能够在设计域上具有可操作性,因此,正确的选择,CCDs,的第一步就是将设计域与操作域相比较,.,如果实验者能够充分推测出,优化目标,存在于所研究的变量区域内,一般采用球形域,.,在许多实际情况下,当过程不能够在设计域的一个或者多个边界点上操作时,设计域与操作域相同,这时,设计域是个立方体,.,如果过程不能在区域的一个或者多个立方体的顶点上操作,那么,CCF,是不合适的,这就留给实验者两个选择,:,减少变量的区域产生一个新的,CF,或者产生一个,CCI.,由于将轴向点放在变量范围的上下界,析因点就落在了设计空间的内部,CCI,限制了由变量所定义的区域的真实设计空间,.,从设计域及其复杂性上比较,考虑轴向距离,与设计域和操作域的关系,:,设计域经常表示出,的值,一般取,1.0,到,在,取值上这三个设计是不同的,如果是球形域,CCC,的上界就是,k;,在,CCI,中,的上界就是,1;,在立方域,CCF,=1.0,是恰当的选择。因此,的选择依赖于操作域和设计域,.,各设计中轴向点相对于因子点的位置,:CCC,、,CCI,使所有设计点,(,不包括中心点,),与中心等距,这些设计点就形成了一个圆,;,CCF,将轴向点放在立方体的表面中心,析因点在立方体的顶点,因而它是不可旋转的,。将,设为,k,就将一个可旋转,CCD,转换为一个球形,CCD,在球形,CCD,中,所有的设计点都在同一个几何球体上,这些设计不是准确地可旋转的,但它们是近似旋转的。,从设计域及其复杂性上比较,考虑设计的复杂性,:,在应用,CCC,时,延伸所定义的变量界限得到轴向点,这就需要操作过程中的每个变量具有五个水平,(,对于,CCI,同样,),。相反,对于,CCF,仅需要每个变量的三个水平,使之成为一个更简单的设计,.,实验者应该充分重视由于设计水平的增加而增加的复杂性,即使一个重新装配过程的成本不高且不费时间,但这会引起更多的实误差变异来源,。根据经验,在应用实验设计时,最常见的失效原因是由于无法预期的较大的实验误差所引起的,因此,选择误差来源少的设计,是有道理的,因为在多数情况下,可旋转性设计的优势不能够补偿所增加的复杂性和相关的风险,.,从设计的稳健性方面进行比较,稳健性是指实验设计对规格限不符合的稳健性,从误差的角度看就是同时考虑了模型的两类误差,:,随机误差,即前面所述的 和,系统误差,即偏倚,.,当偏倚存在于拟合之中时,拟合模型就不可能很好地代表真实模型,拟合不良检验应该是显著的,.,仅用方差作为标准,实际上是假定模型是正确的,.,对于某一特定的拟合值,这两类误差实际上就是,损失函数,标准,.,实验设计的选择应该基于两类误差,:,方差误差和偏倚误差,这样设计的实验才能够保证,RSM,设计不仅达到,预测方差在设计域上分布的稳健性,而且达到了,对模型不适合情况下的稳健性,这也显著地提高了设计的外推能力,.,案例分析,三个设计所拟合的模型都是显著的,(p 0.05),即,模型是充分代表了真实函数的,没有偏倚误差。,从调整的可决系数,看出,而且三个设计所达到的拟合程度基本一致,.,从均方误差,(RMSE),来看,CCI,最小,CCC,最大,这是由于预测误差的大小是随着设计点与设计域之外的距离呈几何增长的缘故,而在这三种设计中,CCC,的设计域最大,;,相对于,CCC,而言,CCI,和,CCF,对预测响应的外推的稳健性要好,由此说明轴向距离的选择,(,设计域,),极大地影响了设计外推的稳健性,.,从模型系数的估计精度可看出,CCC,的估计精度最高,尤其是平方效应的估计,CCI,最差,CCI,明显地不如,CCC,有效,这表明,设计空间对模型参数的估计精度有影响,.,而从,优化点的坐标值,可推断出,设计域同时极大地影响着优化点的位置,.,案例分析,从设计点的预测误差来看,CCC,、,CCI,的轴向点和析因点性能相似,;,CCF,轴向点要显著地好于析因设计点,这说明球形设计的一致精度比立方域要好,。,对于被,CCI,排除但仍然在,CCF,的操作域之内的各个顶点而言,意味着预测误差增加了,27%(36.1575435/28.3826518-1),。,从中心点的预测方差来看,CCF,具有最高的精度,误差小,这说明,CCF,设计对中心点的数目是稳健的,.,CCC,、,CCI,和,CCF,异同点的比较和总结,各个设计的,析因部分,都是,个顶点或者这些析因点的一部分,用于估计一阶项和交互作用项,对于,5,6,个因子,CCD,设计的因子部分必须是一个具有最小分辨率为,V,级的分式析因设计,;,但各个设计点的位置不同,.,轴向点,用于估计,二阶响应曲面模型的纯平方项,.,轴向距离依赖于操作域和定义域,它决定着设计的旋转性,影响到设计外推的稳健性和参数的估计精度,同时优化点的位置随设计域的不同而不同,.,对于球形域,CCC,2,6,个因子时推荐使用,=1.4,2.8,上界为,=k,对于立方域,=1.0.,中心点,用于提供,一致精度和纯误差的估计,.,在不同形状的设计域中,中心点所起的作用显著不同,在球形设计中,为了达到,的合理分布中心点是必需的,但在,CCF,仅,2,个中心点就可得到 的合理稳定性,.,球形设计对中心点的数目是敏感的,而,CCF,对中心点的数目是稳健的,增加中心点或者重复外部点是为了得到纯的估计,.,在,模型的拟合程度,方面这三种设计同样有效,但在模型的估计精度、方差的稳定性和一致精度以及模型外推的稳健性方面都不同,.,对于,CCC,和,CCI,每个试验变量有五个水平,CCF,仅需要三个水平,这使得它成为,CCD,最简单的类型,同时也是最不易于受到实验误差来源影响而失效的设计,但它是不可旋转的,这是它的一个缺点,.,与,CCF,相比,CCC,的预测误差精度一性好而且改进了平方,(,曲性,),效应的估计,.,然而,给定一个合理的试验误差,这些优势可能不能补偿每个变量五个水平所增加的复杂性,.,从方差角度来看,如果设计域是球形的,CCD,最有效的设计是用,=k,以及,3,5,个中心点,.,近于可旋转性时其旋转性上的损失并不大,有时设计更可取。,选择,CCDs,的指导原则,基于可利用的资源和因子集合,的限制来选择经典,CCDs,选择由经典设计所推荐的轴向距离和中心点的数目,.,只要优化点靠近设计空间的中心,设计的选择就不是关键的,;,如果优化点位于设计域之外,靠近轴向点时,一致精度和可旋转性就尤其关键,.,当在,CCC,和,CCF,之间决策时,实验者必须知道,是否,CCC,具有一致的预测误差,并且设计域的延伸是否充分地弥补由于附加了每个变量两个水平所增加的操作过程的复杂
展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 压缩资料 > 药学课件


copyright@ 2023-2025  zhuangpeitu.com 装配图网版权所有   联系电话:18123376007

备案号:ICP2024067431-1 川公网安备51140202000466号


本站为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。装配图网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知装配图网,我们立即给予删除!