主题：【讨论】中药分析中你应用最多的统计方法是什么？

目前只涉及到正交

大家在工艺设计方面好像做的不太多哦。

正交设计助手

正交试验设计

　　正交试验设计
　　正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行3^3=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)^3正交表安排实验，只需作9次，按L18(3)^7正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
　　正交表是一整套规则的设计表格，用 。L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(3^4)， (表11)，它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(4×24) (表12)，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现N/S 次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3组成，各数码均出现 次。
　　正交表具有以下两项性质：
　　(1)每一列中，不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。
　　(2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中，任何两列(同一横行内)有序对子共有4种：(1，1)、(1，2)、(2，1)、(2，2)。每种对数出现次数相等。在三水平情况下，任何两列(同一横行内)有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。
　　以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。

现在接触最多的就是正交，星点了，均匀设计听过，没有用过。
以前自己做过一个小小的统计，发现国内使用最多的就是正交了，简单，分析也是很简单。均匀时国内一个数学教授发明的，使用起来可以大大减少实验次数。但是它的数据统计分析要用到计算机。关于星点，是国外经常使用的，也是国外认可的实验方法，从1996年左右，我国才有人开始接触，1996至2000年，用星点发表的文献（药学方面）不多，就几篇。现在越来越多了。它的数据处理也要用到计算机。
一般，在药剂方面，我们会用正交，星点做提取工艺研究，也会应用到后面的成型，处方设计等等。
现在国家申报中药新药，比如6类新药，国家的评审专家对制剂工艺的正交很熟悉，但是对星点的态度，本人暂不清楚了。他们应该听过，我们教研室就有一个中药新药评审专家，他知道的。

正交和聚类分析

目前用的最多的还是正交分析。

版主们, 能不能象三楼地一样将不同类的统计方法做个介绍啊?这样会更好地开展中药学的研究.

正交和均匀设计一般多用在工艺研究中，对于产业化工艺的研究、活着因素和水平较为复杂的研究更倾向于选择均匀设计。均匀设计的试验量要远远小于正交设计。对于工艺初期的研究还是建议选择正交设计，前期的多投入可以换来后期的更少的投入！

正交设计的资料大家手头都不少，而均匀设计的可能会少一些！
介绍本书－－方开泰主编的均匀设计，很老的一本书，大家可以搜搜！

实验设计：正交、均匀设计
统计分析：主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）、聚类分析（HCA）
          支持向量机（SVM）
主要看处理什么样的问题了。