均匀试验设计程序.m

"试验设计"是很多工程人员尤其是化学工作者经常要面对的话题

clear 
a=[200,26,2800,8
350,50,2600,7
500,26,3000,5
650,50,2700,4
800,18,2500,9
950,42,2900,7
1100,18,2600,6
1250,42,3000,4
1400,10,2800,9
1550,34,2500,8
1700,10,2900,6
1900,34,2700,5];
y=[0.151,0.113,0.199,0.116,0.091,0.142,0.099,0.135,0.128,0.029,0.116,0.016]'
n=12;   %因素水平数
m=4;    %因素数 
t=2*m+1;   %待估计参数个数 
model='purequadratic';  %模型 
x=x2fx(a,model);    %将x矩阵转换成包括常数项、线性项和平方项的矩阵
b=regress(y,x)      %对y和x进行多元线性回归,求出回归系数b
yc=x*b              %用求出来的回归系数预测实验值
%下面进行回归系数的标准化
y1=0;
y2=0;
for i=1:n
    y1=y1+y(i);
    y2=y2+y(i)*y(i);
end
lyy=y2-y1*y1/n;
bnew=zeros(t,1);
for j=1:t
    x1=0;
    x2=0;
    for i=1:n
        x1=x1+x(i,j);
        x2=x2+x(i,j)*x(i,j);
    end
    lxx=x2-x1*x1/n;
    bnew(j)=b(j)*sqrt(lxx/lyy);
end

bnew    %输出标准化好的回归系数
plot(y,yc,'+r')     %将实验值与预测值作对比图
%以下是画图中的对角线
hold on
linex=0:0.2/10:0.2;
liney=linex;
plot(liney,linex,'-')