2021年六西格玛管理黑带（绿带）考试知识要点(88)

当因子全部为连续型变量时，中心点为高水平和低水平的平均值；
当因子全部为离散型变量时，可选取各种搭配中的某一个组合作为 “伪中心点 ”；
当既有连续型因子也有离散型因子时，连续变量取平均值，离散变量取某一组合作为
“伪中心点 ”。
3、 代码化及其计算
所谓代码化，就是将因子所取的低水平设定的代码取值为 -1 ，高水平设定的代码取值
为 1 ，中心水平定为 0。
将自变量 代码化后的好处 ：
（ 1）代码化后的回归方程中，自变量及交互作用项的各系数可以直接比较，系数
绝对值大者之效应比系数绝对值小者之效应更重要、更显著。
（ 2）代码化后的回归方程内各项系数的估计量间是不相关的。
（ 3） 在自变量代码化后 ， 回归方程中的常数项 （ 或称截距 ） 有了具体的物理意义 。
将全部自变量以 “0”代入回归方程得到的响应变量预测值就是截距值。
中心值 M= （低 高） /2
半间距 D= （高 -低） /2=20
代码值 =（真实值 -中心值 M ） /半间距 D
真实值 =中心值 M 代码值 × 半间距 D
试验设计的步骤
1、 计划阶段
（ 1）阐述目标
（ 2）选择响应变量
（ 3）选择因子及水平
（ 4）选择试验计划
2、 实施阶段
严格按计划矩阵的安排进行试验。记录响应变量和试验过程中的所有状况，包括环境
（气温、室温、湿度、电压等 ）、材料、操作员等。
3、分析阶段
按照所应用设计类型相适应的分析方法进行分析。
4、 验证阶段
必要时进行验证试验。
选定拟合模型 ：
第一要点是分析评估回归的显著性：
1、总效果； 2、失拟现象； 3、弯曲项。
第二要点是分析评估回归的总效果：
1、两个确定系数 R2 及 ；
2、对于 s或 s2 的分析；
3、对于预测结果的整体预测（主要有两个统计量： PRESS 和 R-Sq （预测 ）。
PRESS 是预测的误差平方和，与 SSE 很相似，但对于第 i个观测值的预测值所使