精选优质文档-倾情为你奉上正交试验设计的R语言实现正交设计利用部分处理组合代表全面试验，能够大大减少试验实施的人力物力。但由此也减少了方差分析时的误差自由度，降低了均值检验的灵敏度。因此正交设计统计分析的重点不是方差分析，而是选择最优组合。本文以一个实例，介绍正交设计统计分析的一般方法。例题：为解决花菜留种问题，提高种子产量，对四个因素各两个水平设计了正交试验，结果列于下表，试进行方差分析并筛选最优组合。1. 方差分析首先对所有因素效应进行初步方差分析，R语言函数为aov()。R代码：a=factor(c(1,1,1,1,2,2,2,2)b=factor(c(1,1,2,2,1,1,2,2)ab=factor(c(1,1,2,2,2,2,1,1)c=factor(c(1,2,1,2,1,2,1,2)ac=factor(c(1,2,1,2,2,1,2,1)d=factor(c(1,2,2,1,2,1,1,2)yield=c(350,325,425,425,200,250,275,375)data=data.fra
