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课程培训
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生物制药DOE实验设计培训
课程内容： 第一天 ※实验设计的统计学介绍 1. 统计学基础 2. 单变量 T test 比较均值 3. 多水平的单因子方差分析 4. 卡方分析 5. JMP软件介绍和操作
※实验设计介绍和试验方法选择 1. 实验设计的定义 2. 系统（过程）和模型 3. 实验设计和分析的含义和作用 4. 实验设计有关术语 5. 实验设计分类 试验设计vs 单因子法 6. 二阶段设计(全因子，部分因子及筛选试验设计) (a)因子筛选 (b)评估线性模型(包含交互作用) 7. 三阶段设计(Box-Behhken 试验设计, 中心组合设计) 8. 实验设计运用步骤简介
第二天 ※单因子实验设计应用 1. 单因子试验设计和分析 2. 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图、单值图 3. 单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析、多重比较 4. 单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归 5. 简单正交试验（极差法）
※全因子设计与分析 1. 全因子实验设计的含义 2. 2水平全因子实验概述 3. 实验的安排、中心点的选择及随机化排序 4. 主效应和交互效应 5. 全因子析因实验设计法的运用案例 6. 全因子实验设计和分析案例
第三天 ※部分因子设计与分析 1. 部分析因实验设计的含义 2. 部分因子实验的分辨度 3. 响应优化 4. 5因子2水平1/2部分因子试验设计案例； 5. 运用部分因子试验进行因子筛选案例 6. 3水平及多水平试验设计概念 7. 3水平试验设计案例
※响应曲面设计与分析 1. 响应曲面设计的概念； 2. 响应曲面实验的目的 3. 用最速上升法寻找试验的最优区域 4. 因子配置法 5. 中心复合设计 6. 响应分析，因子刻画，等高线 7. 响应曲面设计例题
第四天 ※稳健参数设计 1. 稳健参数设计的概念 2. Sn信噪比 3. 噪声因子的类型和控制策略 4. 选择正交排列 5. 正交试验结果预测与确认 6. 稳健参数设计DOE应用步骤 7. 参数优化案例 8. 参数优化练习
※混料设计 1. 混料设计的概念 2. 混料设计约束图 3. 混料设计的统计模型 4. 混料试验计划-单纯形重心设计 5. 单纯形格点设计 6. 极端顶点设计法 7. 混料设计分析 8. 混料设计的响应优化 9. 混料设计示例
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