SAS可以做复杂试验设计吗？

patac_chong

9924

收藏 2010-10-28

想通过SPSS生成较大规模的试验设计表，总试验次数在200-300之间，变量数较多，水平数不同但都是在9以下。不知道是否能通过SPSS实现。

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情迷仲夏夜

2010-10-30 04:46:07

做正交设计和正交分析其实有很多方法：
1。用下面的这个SAS程序可以生成3x2^2正交表：
proc plan;
factors A=3 b=3 c=3;
output out=fact A nvals=(0 1 2)
b nvals=(0 1 2)
c nvals=(0 1 2);
data rep1; set fact; rep=1; block=mod(A+b+c,3)+1;
data rep2; set fact; rep=2; block=mod(A+2*b+c,3)+1;
data rep3; set fact; rep=3; block=mod(A+b+2*c,3)+1;
data rep4; set fact; rep=4; block=mod(A+2*b+2*c,3)+1;
data bdesign; set rep1 rep2 rep3 rep4;
if b<2 and c<2;
proc sort data=bdesign; by rep block;
proc print data=bdesign; run;
所以，我想你当然也可以根据这个程序写出你想要写出的更复杂的程序来的！

2。用SPSS也可以进行正交设计及正交分析：
做法如下：设要做二因素的正交设计，A因素有三个水平，B因素有两个水平。则选择Data-->Orthogonal Design-->generate，弹出的就是正交设计窗口： Factor name框：输入A：单击ADD钮：单击Define value钮：分别在Value列的头三行输入1、2和3，单击continue钮，这样就定义好了变量A。
按类似的方法定义好变量B的2个水平。单击OK，系统就输出一个新定义的数据集，前两个变量就是要分析的A和B，各个水平已经按正交设计的要求排列好了。后面的status_和card_变量是系统产生的LOG变量，可以不管它。现在你再建立一个结果变量，输入实验结果，就可以进行正交设计的分析了。正交设计的分析用GLM模块进行。具体操作如下： Analyze->General Linear Model->Univariate... dependent中选入应变量，fixed factor中选入自变量。然后进入model钮进行模型设置，这一步非常重要！设置模型为custom，然后选择需要分析的主效应和交互作用。然后确认，就可以得到所需要的结果。请注意，如果model钮进行模型设置时选择错误，则得到的结果肯定是不正确的。

3。使用Excel也可以进行有交互作用的正交设计方差分析：
在Excel中进行方差分析方法如下:
1) 新建Excel空白工作薄,输入试验所得数据,其中A、B、C、D表示不同因素,A×B表示A、B因素间互作,1、2表示各因素中不同的水平,如图1。
2) K1、K2表示某因素中不同水平试验结果之和,即得率之和。使用公式“=SUMIF(range, criteria, [sum_range])”;如A因素中K1使用公式“=SUMIF(B$3:B$10,1,$I$3:$I$10)”,其中1表示水平为1。T2/n为校正值,可用:“=SUM(I3:I10)^2/8”。
3) A因素的Sj使用公式“=SUMSQ(B$11:B$12)/4-$I$12”;MSj使用公式“=B13/B14”;F使用公式“=B$15/$I$15”,分别将其复制到其他各因素的Sj、MSj、F中自动得到各因素的结果。
4) MSe使用公式“=SUM(F13:G13)/2”;F值显示因素A、B、A×B、D均不显著,将其与误差项e合并形成新的误差项均方MSe' “=(SUM(B13:D13) SUM(F13:H13))/6”。
5) F(α)为临界值用公式FINV(α,dfj,dfe)。
方差分析结果如图1所示。最后得到结果因素C即配比达到显著水平,应使用水平2即2:1的比例。
3 将此处理方法保存为模板
模板是Excel的一个重要方法,图1的工作表界面可以保存为Excel模板,方便以后的正交试验和方差分析。

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patac_chong

2010-11-1 09:32:56

很感谢您的帮助，还请继续赐教。
SPSS我是试过的，但是它生成的正交实验表我是怀疑的，比如需要一个3^1,5^2的3因素分表有3水平和5水平的实验设计，SPSS得到的是一个25行的表，25 不能被3整除，所以肯定不是正交的，这个如何理解呢？

我想应用到的领域可能涉及到的影像因素很多（比如某一性能可能有10几个，需要同时考虑多种性能）
我想通过软件实现设计，通过输入变量数，及不同水平数，由软件生成一个最小的试验次数及正交表。

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patac_chong

2010-11-1 09:49:22

弱弱的问一下：3x2^2是表示3行2变量2水平的正交试验吧？
上面提到的SAS程序中，A,b,c代表什么呢？
proc plan;
factors A=3 b=3 c=3;
output out=fact A nvals=(0 1 2)
b nvals=(0 1 2)
c nvals=(0 1 2);

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patac_chong

2010-11-1 11:15:32

还请高手关注一下这个疑难问题啊

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patac_chong

2010-11-1 13:55:59

没有知道的同学路过吗？55~~~~~~~

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yxj166

2010-11-1 17:07:00

有点难度！

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情迷仲夏夜

2010-11-2 00:39:06

当然，这个问题不是一个简单的小问题！已经有很多人都在研究！就我知道：这个问题现在就可以分成有简单固定的（比如：2^3）和混合的之分(3x2^3)，平衡的或不平衡的等等从简单到更复杂的。但话又说回来：问题是到底你是想要解决你现在的实际问题，是否真正需要一个非常复杂的正交设计表来完成你的试验和课题吗？还是想综合来探讨产生的方法。如果有谁想更深入研究这个议题，我现在上传一个附件用三种方法（SAS Macro, R 和MatLab）来探讨这个问题。请各位网友多多支持呦！

如果有人还想了解更多：能否用SAS系统界面来直接获取正交设计表，R Package Buildin正交列表，我还会继续陆续上传有关议题，方式，程序或附件。还有，如果有些人想要知道是否有现成软件可以作出正交表，就我现在知道网上有个软件叫“DOE++”（DOE就是Design of Experiments）就可以用简单和混合的方式来解决这个问题，原价可要＄795美元，花这么高价，是否能做出非常复杂的正交表不得而知。不知道哪位高手能得到破译版为我们大家来分享！当然，还有另一个国产软件，叫“正交设计助手”，如果谁感兴趣，也不妨一试。

附件列表

1.zip

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本附件包括：

v25i06-data.zip
paper.pdf
selc.sas
selc.R
selc.m

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情迷仲夏夜

2010-11-2 03:52:37

上传一个好工具：正交设计表生成器！这个工具可以根据试验的具体需要从12种不同的模式中产生下列复杂的正交设计表！

L12(3^1 2^4)
1  1  0  1  1
1  0  1  0  1
0  0  0  1  0
0  1  1  0  1
1  1  1  1  0
0  1  0  0  0
2  1  1  1  0
2  0  1  0  0
2  1  0  0  1
1  0  0  0  0
0  0  1  1  1
2  0  0  1  1

L18(2^1 3^7)
2  0  2  2  1  1  1  0
0  2  0  1  1  1  2  1
0  1  2  2  0  0  2  0
2  1  2  1  2  2  0  1
1  2  1  2  2  2  2  0
2  2  1  2  0  1  0  1
0  2  2  0  0  2  1  1
1  1  0  0  0  1  0  0
2  1  1  0  1  0  2  1
2  0  0  1  0  2  2  0
0  0  0  2  2  0  0  1
0  1  1  1  2  1  1  0
0  0  1  0  1  2  0  0
1  2  2  1  1  0  0  0
2  2  0  0  2  0  1  0
1  0  2  0  2  1  2  1
1  1  0  2  1  2  1  1
1  0  1  1  0  0  1  1

L20(5^1 2^8)
2  1  1  1  0  0  0  0  1
3  0  0  0  0  0  1  1  0
3  1  1  0  1  1  1  0  1
0  1  1  0  0  0  1  0  1
2  1  0  0  1  0  0  1  0
0  1  0  1  1  1  0  1  1
3  1  1  1  1  0  0  1  0
4  1  0  1  0  0  1  0  0
4  0  1  0  0  0  0  1  1
3  0  0  1  0  1  0  0  1
2  0  0  1  0  1  1  1  1
4  0  1  1  1  1  0  0  0
1  0  0  0  1  0  0  0  1
1  1  0  0  0  1  0  0  0
0  0  0  1  1  0  1  0  0
4  1  0  0  1  1  1  1  1
0  0  1  0  0  1  0  1  0
2  0  1  0  1  1  1  0  0
1  0  1  1  1  0  1  1  1
1  1  1  1  0  1  1  1  0

L25(5^6)
1  0  2  0  2  0
3  3  3  0  3  3
2  3  4  1  2  2
3  4  4  3  4  0
0  2  3  1  0  0
1  2  4  2  3  4
3  0  0  1  1  4
0  1  4  0  1  1
4  0  4  4  0  3
0  4  0  2  2  3
4  4  2  1  3  1
2  0  3  2  4  1
2  4  1  0  0  4
1  4  3  4  1  2
0  3  2  4  4  4
0  0  1  3  3  2
1  1  1  1  4  3
2  1  0  4  3  0
3  1  2  2  0  2
4  1  3  3  2  4
4  3  1  2  1  0
2  2  2  3  1  3
3  2  1  4  2  1
1  3  0  3  0  1
4  2  0  0  4  2

此外，还有下列其他正交设计表，不再一一举例，如果网友对此生成器有兴趣，不妨一试（附件中有3种具体安装说明）：
L60(2^15 6^1 10^1)
L84(2^14 6^1 14^1)
L'6(3^1 2^3)
L'10(5^1 2^5)
L'12(4^1 3^4)
L'12(2^3 3^4)
L'12(6^1 2^5)
L'12(6^1 2^6)
L'12(3^1 2^9)
L'12(2^1 3^5)
L'12(3^2 2^7)
L'12(3^2 2^7)
L'12(2^5 3^3)
L'15(5^1 3^5)
L'18(2^1 3^8)
L'18(3^7 2^3)
L'18(9^1 2^8)
L'20(5^1 2^15)
L'24(8^1 3^8)
L'24(3^1 2^21)
L'24(6^1 2^15)
L'24(6^1 2^15)
L'24(6^1 2^18)
L'24(2^1 3^11)
L'24(3^1 4^7)
L'24(4^4 2^4)
L'84(2^8 6^1 14^1 3^2)
L'100(10^4 2^4 3^2)
S16(2^15)
S11(2^11)
S8(2^14)
S12(2^18)
S12(6^5 4^4)
S20(5^5 4^1)
S16(2^16 8^8)
S20(2^19 4^1 5^5)

附件列表

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本附件包括：

Array.class
Bound.class
Cyclic.class
Design.class
Dialog.class
Gendex.class
Layout.class
Matrix.class
OMEP.class
Tools.class
Util.class
Utils.class
Vector.class
alpha.class
cibd.class
cut.class
feado.class
ibd.class
lhd.class
menu.class
miga.class
noa.class
rat.class
rcd.class
rrcd.class
sod.class
sudoku.class
install.txt

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patac_chong

2010-11-3 12:42:41

非常感谢你的答复，看来高人出现了
我的实际问题是：手头有一些混合水平正交表，
正交试验助手我用过，还有Minitab，他们做不了这么复杂的表的。
SPSS据我这段时间的了解，好像也不可以。

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patac_chong

2010-11-3 13:05:22

附件没上传完整吧，只有1-2百K，没有什么安装的东西啊

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sxlion

2010-11-3 19:25:09

既然你对交互式很熟悉，为什么不试试JMP， JMP很多设计遵照工业标准的。

用SAS编程设计固然没有问题，分析结果也没什么问题，但是复杂的代码和分析结果会让人头疼的。JMP是一条龙服务，到位。再者, JMP9可以调用R，这样强大的功能，怎么能无视之。

ps1: JMP也有自己独特的编程语言。既然SAS没试都没试过，何必先从JMP开始。
ps2: 满眼都是复制粘贴的东西。

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情迷仲夏夜

2010-11-4 01:51:44

我再上传一个附件有现成的正交表可供选择以下（有很多都是在L200以上）复杂的正交设计，不知道对你有无帮助？

Two levels and strength 3
oa.200.100.2.3.will
oa.208.104.2.3.pal
oa.216.108.2.3.pal
oa.216.108.2.3.pal2
oa.216.108.2.3.will
oa.224.112.2.3.ttpal2
oa.224.112.2.3.ttwill
oa.232.116.2.3.will
oa.240.120.2.3.tpal
oa.240.120.2.3.tpal2
oa.240.120.2.3.twill
oa.248.124.2.3.pal2
oa.248.124.2.3.will
oa.256.128.2.3.syl
oa.264.132.2.3.pal
oa.264.132.2.3.will
oa.272.136.2.3.tpal
oa.272.136.2.3.twill
oa.280.140.2.3.pal
oa.288.144.2.3.tpal
oa.296.148.2.3.pal2
oa.296.148.2.3.will
oa.304.152.2.3.pal
oa.312.156.2.3.will
oa.320.160.2.3.tpal
oa.328.164.2.3.pal
oa.336.168.2.3.pal
oa.344.172.2.3.will
oa.352.176.2.3.ttpal
oa.352.176.2.3.ttwill
oa.360.180.2.3.pal
oa.368.184.2.3.twill
oa.376.188.2.3
oa.384.192.2.3.pal
oa.392.196.2.3.pal2
oa.400.200.2.3.pal
oa.512.256.2.3.syl

Two levels and strength greater than 3
oa.256.16.2.5
oa.1024.24.2.5
oa.2048.32.2.5
oa.1024.12.2.7
oa.2048.16.2.7
oa.4096.12.2.7

Three levels and strength greater than 2
oa.243.20.3.3
oa.729.14.3.4
oa.729.12.3.5

Fixed-level arrays with more than three levels
oa.256.17.4.3
oa.4096.12.4.5
oa.242.23.11.2
oa.256.17.16.2
oa.512.33.16.2
oa.289.18.17.2

如感兴趣，请看附件！

附件列表

LOA.pdf

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情迷仲夏夜

2010-11-4 03:04:10

回答4楼的问题：
一开始，我觉得打印正交设计表这个问题很简单：只要用SAS中的proc plan;就可以解决了。但过后细一想，并非可以一步到位，因为在SAS的proc plan中的factors a b c并非就是指正交设计表中的水平数，要想真正用SAS运算出所需要的正交表还需要附加很多其他步骤，我觉得只要对我上面所写的SAS程序深入仔细的研究一下，就可以根据每个个人的需要写出相应所需要的正交设计表。
但问题的关键还在于对正交表中相互交配的思考：也就是对data rep1-rep4设计，只要这几个data算出来了，相互搭配自然就出来了！
比如说：楼主想要生成“L288=（2^15 3^40 6^4  9^1）”就是要想：
1。在水平2（1或2）做出15个列数（也就是因素数），
2。在3（1，2，3）的水平数上列出40个因素数。
3。在6（1，2，3，4，5，6）的水平数上列出4个因素数
4。在9（1，2，3，4，5，6，7，8，9）的水平数上列出1组因素
然后再从上1-4种水平的各种因素上里随机相互搭配，选出必要的实验运行次数。所以从这一个思路出发，并非可以轻易写出一个固定模式的SAS macro就可以一劳永逸的。因为这是一个非常灵活，富具很大的伸缩弹性的程序写作！

用我上面那个SAS程序生成3x2^2（a=3（水平数是0,1,2），因素数只有一组, b or c 的水平数都是2(即0或1)，^之后的2为列数或因素数或变量数）正交设计表的结果是：
runs a b c rep bloc
  1 2 1 0 1 1
  2 2 0 1 1 1
  3 0 0 0 1 1
  4 1 1 1 1 1
  5 2 1 1 1 2
  6 0 1 0 1 2
  7 0 0 1 1 2
  8 1 0 0 1 2
  9 2 0 0 1 3
10 0 1 1 1 3
11 1 0 1 1 3
12 1 1 0 1 3
13 2 0 1 2 1
14 0 1 1 2 1
15 0 0 0 2 1
16 1 1 0 2 1
17 2 1 0 2 2
18 0 0 1 2 2
19 1 0 0 2 2
20 1 1 1 2 2
21 2 1 1 2 3
22 2 0 0 2 3
23 0 1 0 2 3
24 1 0 1 2 3
25 2 1 0 3 1
26 0 1 1 3 1
27 0 0 0 3 1
28 1 0 1 3 1
29 2 0 1 3 2
30 0 1 0 3 2
31 1 0 0 3 2
32 1 1 1 3 2
33 2 1 1 3 3
34 2 0 0 3 3
35 0 0 1 3 3
36 1 1 0 3 3
37 2 1 1 4 1
38 0 0 0 4 1
39 1 0 1 4 1
40 1 1 0 4 1
41 2 1 0 4 2
42 2 0 1 4 2
43 0 1 1 4 2
44 1 0 0 4 2
45 2 0 0 4 3
46 0 1 0 4 3
47 0 0 1 4 3
48 1 1 1 4 3
至于rep和bloc都是用于对具体试验进行划分分组用的。

回答11楼：附件不大，都是现成写好的模式，安装说明在附件的install里，一共介绍了三种安装方法。按照说明安装好，就可以从12模式中任选一种运行了！

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patac_chong

2010-11-4 09:09:24

sxlion
JMP是什么啊？SAS的另一个模块吗？

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patac_chong

2010-11-4 09:24:46

非常感谢情迷仲夏夜，
Fixed-level arrays with more than three levels
oa.256.17.4.3
这个表达式是什么意思啊，L256=（4^17），强度是3吗？？

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patac_chong

2010-11-4 10:10:24

13楼中提供的大正交表，可惜不是混合水平的。且多是2水平的
我常用到的水平2,4,6,8，希望4水平的变量可以多一点谢谢啊

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patac_chong

2010-11-4 11:31:09

proc plan;
factors A=3 b=3 c=3;
output out=fact A nvals=(0 1 2)
b nvals=(0 1 2)
c nvals=(0 1 2);
data rep1; set fact; rep=1; block=mod(A+b+c,3)+1;
data rep2; set fact; rep=2; block=mod(A+2*b+c,3)+1;
data rep3; set fact; rep=3; block=mod(A+b+2*c,3)+1;
data rep4; set fact; rep=4; block=mod(A+2*b+2*c,3)+1;
data bdesign; set rep1 rep2 rep3 rep4;
if b<2 and c<2;
proc sort data=bdesign; by rep block;
proc print data=bdesign; run;

我好根据这个程序改一改试一试。
非常感谢。

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patac_chong

2010-11-4 12:51:08

SAS 的solution菜单analysis下，有design of experiment，不知道这个功能能不能做正交试验设计。

简单试了一下，好像只支持2、3的混合水平，且变量总数不超过23.，最大样本数为36。

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patac_chong

2010-11-4 15:21:27

18楼的SAS程序有几个问题：
1.利用SAS程序生成L（3^1,2^2）的正交表，为什么b，c定义=3？
2.nvals是定义水平的吧？
3.data rep1之后的语句是做什么用的啊？
4.不知道那个语句起到设计正交试验计算的
5.结果为什么是48个样本点，即使是全因子也只有12啊？

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patac_chong

2010-11-5 12:42:15

高手再来关注一下吧

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情迷仲夏夜

2010-11-6 02:56:04

对这个正交设计列表程序运算问题，我最近察看了不少东西，发现有如下事项值得关注：
1。固定（fixed）和混合（mixed）之分。
2。平衡（balanced）和不平衡（unbalanced）之分。
3。对称的（symmetrical）或不对称的（asymmetrical）之分。
4。还有引入区组（block），水平（level）和强度（strength）之别。
5。还有一个更主要的问题，充要运次（N或runs）。正交设计这个问题谜就谜在这个充要运次上。因为样品多，自然多多益善。但却致使任务量繁大，常常不可能实现和满足，但统计的本身主要是随机，最忌讳偏差，随机不好，偏差大几乎就等于无效。

因此，根据以上几点所述，现在就产生正交表的名称表达上就有如下各种表示方法：
1。对于固定的：oa.4.2.2 或L4(2^2)，就是说运行次数为4，因素数为2，水平数为2。但是对于L(3x3^2)，我就不知道用oa的方式应该如何表达，因为这种表达方式不是我发明的。而且，像oa.256.17.4.3，按照L型的表达方式，我觉得应该是L256(17^4x3^1)，但察看其结果的却是：L256(4^17)，而3却是指strength，4为水平数，17为因素数。所以，当具体用到哪种正交表，一定要从名称看结果，不然就会误解！

2。另外，何以见得应该是(3x3^2)应该是L48次，还只需L12次就足以？或（2^15 3^40 6^4 9^1）为L288？而不是256或更少，还是高于356或更大？甚至，同样运次，却可以有很多不同样的设计方案？这就涉及到充要运次这个问题上，运次与水平数和因素数之间到底有什么样的关系？我想如果能够真正搞清这三者之间的关系，这个正交设计问题立刻就可以迎刃而解！但这正是许多人对其感兴趣，但却无固定模式可循的关键所在而导致这个正交设计难度相对较大。

所以，到目前为止，研究的人很多，说法也很多，表达以及所得结果的花样就更多，实际每个学者研究的角度，方式，层次都各有差别，不一而论，比想象的还要错综复杂。特别是对于更高层次，更高水平的正交设计，因为更复杂，阐述不易，用数学的方式表达及其证明验证就更加困难，特别是对于充要运次何谓必要，何谓足够？

当然，我觉得具体问题还需要具体解决，万变最终还是不离其宗，所以，要想得到高水平多因素混合复杂的正交设计表，首先还是要从简单入手：先搞清简单固定的，然后再去解决混合复杂的。比如说：对于L288（2^15 3^40 6^4 9^1），现将其分解成4种：2^15，3^40，6^4和9^1。最简单的是9^1，其次是2^15。而3^40和6^4算是较复杂的，当得到了这4种简单的正交设计结果后，再将这4种正交表放在一起综合考虑，选出288次充要运次！

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情迷仲夏夜

2010-11-6 05:20:33

上传一个3-22水平固定型正交设计多方案（170多个）列表供各位感兴趣的人士参阅，使用和设计。

我想：如果可能通过这个方法：在各种水平下相应的正交列表中，是否可以选出适当固定列表，然后再进行相应互配以求得混合复杂列表：注：列表名称解释：D（运行数，因素数，水平数）
。。。
D(48,48,3)
D(51,24,3)
D(54,54,3)
D(57,27,3)
D(60,30,3)
D(63,36,3)
D(66,30,3)
D(69,24,3)
D(72,72,3)
D(75,27,3)
D(78,30,3)
D(81,81,3)
D(84,42,3)
D(87,27,3)
D(90,90,3)
D(93,30,3)
D(96,96,3)
D(99,39,3)
D(102,48,3)
D(105,29,3)
D(108,108,3)
D(111,36,3)
D(114,30,3)
D(117,39,3)
D(120,48,3)
D(123,30,3)
D(126,72,3)
D(129,48,3)
D(132,132,3)
D(135,81,3)
D(138,48,3)
D(141,30,3)
D(144,144,3)
D(147,42,3)
D(150,150,3)
D(153,72,3)
D(156,48,3)
D(159,36,3)
D(162,162,3)
D(165,42,3)
D(168,84,3)
D(171,81,3)
D(4,4,4)
D(8,8,4)
D(12,12,4)
D(16,16,4)
D(20,10,4)
D(24,20,4)
D(28,12,4)
D(32,32,4)
D(36,36,4)
D(40,16,4)
D(44,12,4)
D(48,48,4)
D(52,16,4)
D(56,56,4)
D(60,20,4)
D(64,64,4)
D(68,32,4)
D(72,36,4)
D(76,16,4)
D(80,40,4)
D(84,36,4)
D(88,32,4)
D(92,36,4)
D(96,96,4)
D(100,36,4)
D(104,48,4)
D(108,108,4)
D(112,56,4)
D(116,36,4)
D(120,56,4)
D(124,20,4)
D(128,128,4)
。。。
D(50,50,5)
D(55,11,5)
D(60,20,5)
D(65,20,5)
D(70,20,5)
D(75,40,5)
D(80,80,5)
D(85,20,5)
D(90,90,5)
D(95,20,5)
D(100,100,5)
D(6,2,6)
D(12,6,6)
D(18,2,6)
D(24,6,6)
D(30,2,6)
D(36,7,6)
D(42,2,6)
D(48,10,6)
D(54,2,6)
D(60,8,6)
D(66,2,6)
D(72,12,6)
D(78,2,6)
D(84,8,6)
D(7,7,7)
D(14,14,7)
D(21,9,7)
D(28,28,7)
D(35,10,7)
D(42,18,7)
D(49,49,7)
D(56,28,7)
D(63,14,7)
D(70,18,7)
D(8,8,8)
D(16,16,8)
D(24,8,8)
D(32,32,8)
D(40,10,8)
D(48,16,8)
D(56,56,8)
D(64,64,8)
D(9,9,9)
D(18,18,9)
D(27,27,9)
D(36,36,9)
D(45,18,9)
D(54,54,9)
。。。
如果有兴趣，请查看附件！

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情迷仲夏夜

2010-11-8 11:00:25

上传一个SAS macro程序，我觉得这应该是用SAS程序解决正交设计列表的最佳方案，可以轻松解决像L288(2^15 3^40 6^4 9^1)这样复杂的混合型正交设计表，欲知详情，请查看附件（内附原始程序及运行举例）！

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patac_chong

2010-11-12 22:09:51

非常感谢你的帮助，让我对这个问题有了更全面的了解。
适当的正交矩阵是我的追求。没想到碰触到这一领域的一个难题。
再次感谢，让我受益匪浅。

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patac_chong

2010-11-12 22:14:34

SAS程序运行，系统提示ERROR: The keyword parameter MAXLEV was not defined with the macro.
不知是何故？
还望情迷继续指教，非常感谢。

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patac_chong

2010-11-15 14:33:02

情迷仲夏夜，你还能再来看看吗

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情迷仲夏夜

2010-11-16 01:21:31

对不起，这两天忙了一些，没上网！我很高兴最终能能帮你解决这个问题，而且，从中，我自己对这个问题也有了更深一步的了解！我觉得这个问题很有意思。据我运行SAS程序在寻找正交设计时，发现如果仅仅是从理论上，而不是针对这具体的变量或研究对象的实际情况来寻找相互匹配，那各水平和各因素相互之间的匹配数量是很大的，特别是你所要求的至少60个变量以上，充要运次希望在200以上这样的正交表所产生的相互匹配关系就更大，因此如何确定充要运次就是个很重要的议题，但是我觉得首先这本身还需要和你研究的这60个变量联系来看，特别是要看你这60个变量之间交互关系中，究竟哪些因素和水平之间有着不可分割的联系需要进一步澄清。其次，你可以选用不同的n来进行比较。我不知道你是如何或哪里得知（2^15 3^40 6^4 9^1）充要运次需要288，但就正交设计本身，我想这个数字应该不是绝对的，而是相对的。也就是说：要想得到（2^15 3^40 6^4 9^1）正交表，256运次，行不行？或是356可不可以？这可能需要决定于两个方面：第一，你在实际实验上最大可以承受多大的运次，就抽样检验来讲，样品量当然是越大越好，如果可能你最好能用整体或总体，但当很多时候做不到时，才需要找到一个可以代表总体但又尽量存在很小误差的一个样本量，而我想相对于一个很大匹配数（几十万队或几百万对）的一个具体实验设计，对于256或356或288，这几种运次之间的产生变化或影响应该是不大。总之，我想如果你对n取值多少存在疑问，不妨作个检验：
就是用这个SAS macro分别输入256，356，和你最初需要的288，然后得到3种正交设计表，初步看看得到的这三个表之间有何差异？然后看看从理论上能不能粗略算一算，有无必要在具体实验上进一步澄清。如果真有差异，我想你不妨再做一次稍大运次的正交设计，比如说：2560 甚至25600。。。但我想：第一，差异不会很大，第二，2560 或25600对你来说大概是很难做到的！也就是：充要运次要以满足你具体的试验要求为第一条件，充要运次只是个相对的，切莫在“应该是256，还是288或是356”上寻找你认为更精确的运次，实际上，这是没有具体意义的争议，这也就是为什么这段SAS macro让你自己来决定和输入你自己想输入n值并给予你更具有灵活选择的设计初衷吧？
另外，我觉得这个SAS macro应该更适合用于像你需要的那种较为复杂的正交设计，所以，如果你想输入一些简单的正交设计来印证这段SAS macro的可行性和合理性，那你本身就用不着使用这个SAS macro了！杀鸡何用宰牛刀？
还有我上传的那段SAS macro只是针对这类问题23个macro的其中之一，当时只是想为你解决你想要解决的问题而已，而没有上传所有的SAS macro，以免混淆你真正的需要。所以，当你用maxlev可能会出现问题，也许是call到另一段macro而你没有。如果你愿对这所有的23个macro都感兴趣，我当然不妨可以上传！请看附件！

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本附件包括：

plotit.sas
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mktallo.sas
mktbal.sas
mktbibd.sas
mktblock.sas
mktbsize.sas
mktdes.sas
mktdups.sas
mkteval.sas
mktex.sas
mkthelp.sas
mktkey.sas
mktlab.sas
mktmdiff.sas
mktmerge.sas
mktorth.sas
mktppro.sas
mktroll.sas
mktruns.sas
paint.sas
phchoice.sas
readme.txt

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patac_chong

2010-11-16 14:12:41

也许是我之前给的假设产生了误导，L288只是我的构想
我是根据实际需求和分析能力以及一些强度的概念，推测288是一个可能。我也不知道是不是正好就是充要运次，我就是希望能够不需要我人为输入n的值，由系统设计出的矩阵满足最小充要运次，并且系统能够比较智能化的给出修正意见，比如假设2^15 3^40 6^4 9^1无法得到300以内的矩阵，但是变量数稍作调整为2^22 3^33 6^4 9^1，则可以得到300以内的矩阵，而变量总数仍然不变。
我发现一个efficiency概念，也就是我在26楼提到的第一个问题，或许SAS总能给出一个实验设计，但是如果是完全orth，那么efficiency=100%，反之<100%，不知道我的理解对不对。
这个问题衍生开来就是你上面提到的，对于一个实际优化问题，100%的ORTH试验设计，和97%的会有多少差别，这样的差别工程上能够接受吗？如果回答是肯定的话，那么这个问题也可以完美解决。

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patac_chong

2010-11-16 14:33:37

非常感谢你提供的附件，不知道你在论坛外的角色是什么，你在这个方面的理解程度很专业了。我想这个内容是任何领域需要做优化分析都要涉及的。

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