在科研和生产实践中，人们往往要做许多次实验来进行某项研究。实验条件一般包括很多因素，当因素的值不同时，实验的结果也不一样。如果想把每个因素的每个值都要实验一遍，总实验数就等于各因素的值的个数的乘积，而这个数往往很大，超过了可接受的成本。 例如，假设某个实验由A,B,C,D四个因素，每个因素都有10个不同的取值，那么如果想把每个因素都考虑到，我们需要做 101010*10=10000次实验。 为了减
转载
2023-11-15 15:53:02
59阅读
正交试验法正交试验设计法，是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗瓦理论导出的“正交表”，合理安排试验的一种科学的试验设计方法。因子/因素：所有影响试验指标的条件。水平/状态：而影响试验因子的，叫做因子的状态。正交表的构成行数(Runs)：正交表中的行的个数，即试验的次数。因素数(Factors)：正交表中列的个数。水平数(Levels)：任何单个因素能够取得的值的最大个数。正交
转载
2023-11-02 09:23:40
86阅读
正交试验是一种设计实验的方法，通过少量的实验数据就可以获得系统的全面性能信息。正交试验的主要目的是通过合理的实验设计，尽可能地减少样本数量，同时保证实验结果的可靠性和有效性。因此，正交试验可以在保证实验效果的同时，减少数据量，从而节省时间和资源。 案例与数据研究人员在进行培育种子时，发现不同的试验条件，种子产量大不相同，其中预试验条件有3个因素，每个因素有两个水平，研究人员想要得到
# Python 正交实验实现指南
正交实验是一种用于优化实验条件的统计方法，可以帮助我们更高效地找到最佳的实验方案。对于刚入行的开发者来说，理解和实现正交实验可能会有些困难。本文将通过简单的步骤和代码示例教会你如何用 Python 实现正交实验。
## 流程展示
首先，我们来看看进行正交实验的基本流程：
| 步骤 | 描述
上篇介绍了正交实验法的由来。怎么用正交实验法进行用例的设计呢？ 一、用正交表设计测试用例的步骤 (1) 有哪些因素（变量） (2) 每个因素有哪几个水平（变量的取值） (3
一、案例说明1.案例背景为了研究磁疗对烫伤治疗的消肿效果，某研究所对白鼠进行试验，选取强度（A）、磁疗时间（B）和振动（C）三个因素，部分数据参考如下：2.分析目的用正交设计安排实验，以考察各因素的效应，并选取最佳消肿效果的条件。 将得到的数据进行极差分析（数据参考来源：医学统计学第3版 案例数据有改动仅作为模拟数据进行演示）。确定好因素与水平接下来要准备制作正交试验确定好因素与水平、准备工作就基
转载
2023-10-31 13:11:48
248阅读
# Python 正交实验：探索更高效的实验设计
正交实验是一种常用的实验设计方法，旨在通过合理安排实验组合，以最小的实验次数获得最优解。对于那些需要进行多因素实验的领域，如工程、药物开发、市场调查等，正交实验方法尤为重要。在Python中，利用一些库可以方便地进行正交实验分析。
## 什么是正交实验？
正交实验是通过设计实验来最小化实验变异性的效果。在传统的实验设计中，我们可能会面临多个因
数据分析是什么？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当的策略和行动。分类：描述性数据分析(初级数据分析 常见分析方法：对比分析法、平均分析法、交叉分析法)探索性数据分析：高级数据分析，侧重于在数据之中发现新的特征。验证性数据分析：高级数据分析，高级数据分析，侧重于验证已有假设的真伪性数据分析5个阶段：1、数据收集第
一、案例介绍想要从某种草药中提取植物酚，利用专业知识发现可能有三个条件会影响植物酚的提取，每个条件有三个水平，想要通过实验，寻找植物酚的最佳提取条件，其中提取植物酚的参考标准为植物酚的含量（案例数据虚构，不具有实际参考意义，不需要考虑交互项）。数据如下：二、问题分析本案例分析的目的是想要寻找植物酚的最佳提取条件，并且有三个因素三个水平，如果一次实验一次实验进行分析最后对比实验结果，共需要进行3*3
转载
2023-11-11 08:52:52
102阅读
正交实验： 正交实验设计法，就是使用已经造好了的表格——正交表来安排实验 并进行数据分析的一种方法。 正交实验采用两两组合方式，减少用例个数 使用于兼容性测试、测试范围小例子： 打印功能测试 PowerPoint软件打印功能描述如下： 打印范围分：全部、当前幻灯片、给定范围 打印内容分：幻灯片、讲义、备注页、大纲视图 打印颜色/灰度分：演的、灰度、黑白共三种设置
Mandl于1985年在测试Aad编译程序时提出来的。Cohen等人应用成对组合覆盖测试技术对Unix中的“Sort”命令进行了测试。测试结果表明覆盖率高达90%以上。可见成对组合覆盖是一种非常有效的测试用例设计方法。1次。组合覆盖的算法已经被很多工具实现，测试人员可以直接利用这些工具，例如：TConfig、微软的PICT等。下面介绍一下使用PICT设计测试用例的过程。 PICT，全称
一、案例说明1.案例背景为了研究磁疗对烫伤治疗的消肿效果，某研究所对白鼠进行试验，选取强度（A）、磁疗时间（B）和振动（C）三个因素，部分数据参考如下：2.分析目的用正交设计安排实验，以考察各因素的效应，并选取最佳消肿效果的条件。 将得到的数据进行极差分析（数据参考来源：医学统计学第3版 案例数据有改动仅作为模拟数据进行演示）。确定好因素与水平接下来要准备制作正交试验确定好因素与水平、准备工作就基
转载
2023-12-13 21:52:39
95阅读
一.方法简介 利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人，给软件测试带来沉重的负担，为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。 正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的,有代表性的点
正交试验 当使用排列组合方法的结果很多、影响了测试效率的时候，如果按照经验测试，往往可能漏掉场景，这时可以考虑采用正交试验。 在做兼容性测试、查询条件、配置类的测试时十分有用，即条件间组合； 缺点：正交表时数学推导出来的，所以正交表不考虑业务逻辑，如果业务逻辑比较复杂，不一定适合使用正交表。 基本概念： 因子：参与试验、且影响试验结果的因子，成为因子，例如判定表中
转载
2023-11-01 19:57:25
111阅读
将ℝ的一个无关组正交化为的计算公式为： 将上述公式写成下列的Python函数：import numpy as np #导入numpy
def orthogonalize(A): #计算存储在A中的向量组正交化
_,k=A.shape #读取向量个数k
B=A
转载
2023-06-25 11:08:18
507阅读
正交试验设计法(Orthogonal Experimental Design)是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据伽罗瓦理论导出的“正交表”，合理地安排试验的一种科学的试验设计方法，是研究多因素、多水平的一种设计方法。它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备“均匀分散、齐整可比”的特点，正交试验是一种基于正交表的，高效率、快速、经济的试验设计
一、研究背景研究雌螺产卵的最优条件，在20平方厘米的泥盒里饲养同龄雌螺10只，试验条件有4个因素，每个因素2个水平。希望找出2个因素时各水平的最佳产卵组合。如果不进行正交实验，那么实验组合次数为2*2*2*2=16种组合；显然实验次数太多，因此使用SPSSAU的正交实验方法进行操作，得出部分有代表性的实验组合。二、一般步骤首先设计正交表，然后修改正确的数据格式进行极差分析，最后选出实验中最佳产卵组
转载
2023-10-03 21:20:07
335阅读
今天要分享的是正交试验设计与结果检验过程。正交试验设计可以通过科学合理地设计，达到用较少的试验次数，取得较为准确可靠的结果。 正交试验设计一般包括以下几步：①确定研究因素和指标水平；②制作成正交试验表格；③实施试验；④试验结果分析 用一个例子来说明，某网站推出了不同规格的电脑，想了解哪种方案销售量最好。在不使用正交表的情况下进行测试，尝试所有可能的方案总共3×3×3=27种。这
转载
2023-11-30 06:56:43
115阅读
1. 正交试验法介绍正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对试验进行设计，通过少数的试验替代全面试验，根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。本规范只讨论各因素是相互独立的正交试验法，各因素相互影响的正交试验法在我们设计测试用例的时候用不到，所以不提。正交
转载
2023-10-06 11:44:16
165阅读
# Python正交实验法科普
正交实验法是一种常用的实验设计方法，尤其在工程、化学和农业领域，能够有效提高实验的效率。这种方法的核心在于将多个因素的不同水平组合在一起，通过较少的实验次数获取丰富的信息。Python作为一种流行的编程语言，搭配科学计算库，可以轻松实现正交实验法。
## 什么是正交实验法？
正交实验法通过合理安排实验，使得每个因素的效应能够被估计，同时减少实验的重复次数。通常
