基于正交表的化学产品转化率优化试验设计

正交试验设计提供了简化试验过程和分析试验结果的方法，适用于生产和科学研究领域。

IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化预测总结 比赛概述- 比赛目标是通过人工智能技术构建模型，预测阿里平台用户的购买意向。给定广告点击相关信息（用户、广告商品、检索词、上下文内容、商店），预测广告的转化概率（pCVR），即： $$pCVR = P(\text{conversion} = 1 | \text{query, user, ad, context, shop})$$ 赛题挑战1. 日常转化率预测2. 特殊日期的转化率预测 评估指标- 使用转化率的预测准确度（0.13966），最终获得了第53名（共5204名）。 数据挖掘流程 数据探索与特征设计：从业务逻辑和特征覆盖率角度出发，采样构造以下几类特征： 基础特征：包括用户和广告的基本属性。 平稳特征：考察稳定的历史数据指标。 动态特征：针对实时数据的变化特征。 高阶特征：综合多个基础特征计算出的衍生特征。 文本特征：从用户检索词和广告内容中提取的词向量特征。 偏好特征：用户的历史偏好，基于其过往行为。 数据采样和过滤： 样本采样及过滤，通过特征方案筛选出相关样本，剔除异常数据。 模型构建与验证：构建预测模型并不断调整特征组合，提升准确率。 结论- 本次比赛通过多层次特征设计和有效的数据处理，构建了精准的转化预测模型，有效适应了阿里妈妈广告业务的需求。

随着技术的发展，正交试验设计在显著性检验中发挥关键作用。因素A显著，而因素C则未达到显著水平；而因素B对试验结果没有显著影响。因素的作用顺序为：A－C－B。根据表10-28的方差分析表，t变异来源t平方和t自由度t均方tF值t临界值Fat显著性tAt17.334 t3t5.778 t22.75tF0.05(3,3)=9.28, F0.01(3,3)=29.46t* tB△t0.00125 t1t0.00125 tCt0.781 t1t0.781 t3.07tF0.05(1,3)=10.13 F0.01(1,3)=34.12 t误差e t0.763 t2t0.381 t误差e △ t0.764 t3t0.254 t总和t18.879 t7

为了确定云驾岭矿区合适的岩层力学参数，我们选择了数值模拟的几个关键因子进行反演，并合理划分它们的变化水平。采用正交试验法设计了实验方案，以地表走向观测线最大下沉值作为监测指标。通过逐一模拟计算及统计分析，我们评估了各因子水平变化对模拟结果的显著影响程度，确认了最优反演因子的组合，并通过实验验证了结果。

拟水平法的极差分析与一般正交试验类似，但在计算拟水平因素K值和极差R时有区别。拟水平法的方差分析步骤与一般正交试验相同，但拟水平列的偏差平方和和自由度计算不同。

选取数据表格，自动生成试验顺序。输入试验结果，一键计算，即可获得分析报告。

总偏差平方和是正交试验设计中的重要概念。列出了偏差平方和，并说明了试验的总次数n和每个因素水平数m。每个水平重复r次，其中r等于n/m。当因素水平数m等于2时，

正交试验法，一种基于Galois理论的设计方法，用于研究多因素多水平实验。它通过从全面实验中挑选代表性水平组合进行实验，并分析结果以确定最佳组合，从而提高实验效率。

正交试验设计：K值与偏差平方和计算 1. 计算各列各水平K值 K值代表某一列中，某一水平下所有试验结果的和。 2. 计算各列偏差平方和及其自由度 以计算SSB为例：SSB = SS2 = 33.42 同理可计算： SSC = 29.01 SSD = 13.54 SSe1 = 9.65