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1、试验设计及数据挖掘技术课程设计学院班级： 学号：姓名： 手机号码：（2012 年 11月 12 日）、均匀设计试验方案的构造（10/每小项，共 20 分）已知一试验有四个因素，他们的试验范围及因素水平见表 1表 1 、因素水平表NO.123456789101112XI12.012.513.013.514.014.515.015.516.016.517.018.0X280859095X3202530354045X42002503003504004505005506006507001、请给出 12 拟水平的因素水平表拟水平的因素水平表NO.123456789101112X112.012.513.0
2、13.514.014.515.015.516.016.517.018.0X2808080858585909090959595X3202025253030353540404545X42002503003504004505005506006507007002、请给出 12 拟水平的试验方案试验方案NO.123456789101112X112.012.513.013.514.014.515.015.516.016.517.018.0X2859585958595809080908090X3352545302040254535204030X46505003502007005504002507006004
3、50300二、回归分析建模（15分/每小项，共 30分）表 2 、试验方案及结果No.X1X2X3XX5Y1150402545160540220060355515045332501002040140481430020305513043253504040401206146400802050160557745010030351506828500204050140562955060253513055610600803545120550表 2 为一个试验的试验方案及结果，请对表 2 的数据进行数据中心化的回归分析建模并 对所得的回归方程进行F显著性检验，要求如下：1、用一次项加交叉项的模型建模，如有不
4、显著项须手动剔除之（请保留 5个变量项），请拷 贝手动剔除后的参数及方程，最后对方程及其系数进行F显著性检验。答：一次项加交叉项模型2 7 1 3 8 1 4 9 1 5Y= A +AX + AX +AX +AX +AX +AX*X+AX*X+ AX*X+AX*X+0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 3 114 3 5 15 4A X*X+ A X*X+ AX*X+ AX*X+ AX*X+ AX*X10 2 3 11 2 4 12 2 5 13 3 4运行参数：N,M,B1,T2 16,10,5,1剔除不显著项后参考结果I=1 B=.182105263157895I=3 B=5.714
5、0350877193I=4 B=-7.9684210526315I=5 B=3.20087719298246I=8 B=-.73BO=550 F=88.6797680698949J Y1 5402 453F=42.4500737546797F=95.7474276120999F=218.477776012704F=107.305331805801F=67.5542811755348R=.995519679088758Y*544.473684210526462.526315789474S=10.5089769478875Y-Y*-4.47368421052624-9.5263157894737F
6、O=1.69A/%-.828460038986341-2.102939467874993481473.4385964912287.561403508771951.572017361491054432424.6491228070187.350877192982411.701591942825614614.912280701754-.912280701754412-.148579918852516557558.087719298246-1.08771929824559-.1952817411571977682675.3508771929826.64912280701753.974944693111
7、0758562553.5614035087728.438596491228051.501529624773689556564.473684210526-8.47368421052636-1.5240439227565410550555.526315789474-5.52631578947376-1.00478468899523 回归方程 :Y*=550+(.182105263157895)*(X1-375)+(5.7140350877193)*(X3-30)+(-7.96842105263158)*(X4-45)+( 3.20087719298246 )*(X5-140)+(-.73)*(X3
8、-30)*(X4-45)对方程各项的 F 显著性检验查表得 F (0.01)=11.31,8匚=42.4511.3,所以方程有变量的各项通过了 a=0.01的F检验对回归方程总的 F 显著性检验f =6-1=5, f =10-6=4，查表得 F(0.01)=15.5F=88.6715.5125,4所以方程通过了 a=0.01的F检2、二次全模型(一次项，二次项加上交叉项)建模，如有不显著须手动剔除之(请保留5 个 变量项)，请拷贝手动剔除后的参数及方程，最后对方程其系数进行F显著性检验。答：二次全模型Y= A + AX + AX + AX + AX + AX + AX2+ AX2 + AX2
9、+ AX2+ 01 12 23 34 45 56 17 28 39 4A X 2+A X*X+A X*X+A X*X+A X*X+A X*X+A X*X+A X*X+A X*X10 511 1212 1313 1414 1515 2316 2417 2518 34+A X*X+A X*X19 3520 45运行参数：N,M,B1,T221,10,5,2回归分析结果:I=1B=.182105263157895F=42.4500737546797I=3B=5.7140350877193F=95.7474276120999I=4B=-7.96842105263158F=218.47777601270
10、4I=5B=3.20087719298246F=107.305331805801I=13 B=-.73F=67.5542811755348BO=550 F=88.6797680698949 R=.995519679088758 S=10.5089769478875 FO=1.69JYY*Y-Y*A/%1540544.473684210526-4.47368421052624-.8284600389863412453462.526315789474-9.5263157894737-2.102939467874993481473.4385964912287.561403508771951.5720
11、17361491054432424.6491228070187.350877192982411.701591942825614614.912280701754-.912280701754412-.148579918852516557558.087719298246-1.08771929824559-.1952817411571977682675.3508771929826.64912280701753.9749446931110758562553.5614035087728.438596491228051.501529624773689556564.473684210526-8.4736842
12、1052636-1.5240439227565410550555.526315789474-5.52631578947376-1.00478468899523 回归方程 :Y*= 550+ ( .182105263157895)*(X1- 375)+( 5.7140350877193)*(X3- 30)+(-7.96842105263158)*(X4- 45)+( 3.20087719298246)*(X5- 140)+(-.73)*(X3- 30)*(X4- 45)对方程各项的 F 显著性检验查表得 F (0.01)=11.3 F1=42.4511.31,8所以方程有变量的各项通过了 a=0
13、.01 的 F 检验 对回归方程总的 F 显著性检验f =6-1=5, f =10-6=4,查表得 F (0.01 )=15.51 2 5,4F=88.6715.5 所以方程通过了 a=0.01 的 F 检验三、优化计算寻优（10分/每小项，其 20分）一个试验的试验范围及所得的数学模型(回归方程)如下：Y = 93.7893+4.6267E-02*(Xl- 30)-0.8573*(X2- 3)- 5.1978E-05*(X3- 800)人2 +5.894E-03*(X2- 3)*(X3- 800)Xl： 2040； X2： 2.04.0； X3： 700900，实验得到的最大值为Y= 90.21、用网格优化法寻优求Y的最大值，给出相应的程序及优化结果答：程序 10 INPUTZM=; ZM20 INPUTG=;G30 S1=(40-
