1、在编辑栏中依次点击数据、正交设计和生成。在弹出的生成正交设计对话框中，首先命名正交表。成功添加之后，选择因子并单击customize。添加值和标签。按照上述方法分别添加4个标签，之后点击确定。之后在查看器中可以看到“生成了计划”字样。返回主界面即可看到自动生成的正交表。
2、首先打开Excel软件，在编辑栏依次点击数据、正交设计、生成。在弹出的生成正交设计对话框中，为正交表命名。添加成功以后，选中该因子并点自定义，添加值和标签。分别添加4个标签，之后点击确定。最后返回主界面即可看到自动生成的正交表了。
3、在编辑栏依次点击数据、正交设计、生成。在弹出的生成正交设计对话框中，首先为正交表命名。添加成功以后，选中该因子并点击自定义。添加值和标签。按照上述方法分别添加4个标签，之后点击确定。之后在查看器中可以看到“生成了计划”字样。返回主界面即可看到自动生成的正交表。
正交试验设计程序先单因素实验。先选择单因素进行实验，然后选择几个重要的影响因素进行正交实验看相互作用，最后找到影响最大的因素进行详细的单因素实验看是否与正交实验得到的结果一样，选择最佳反应条件即可。
若从27次试验中选取一部分试验，常将A和B分别固定在A1和B1水平上，与C的三个水平进行搭配，A1B1C1，A1B1C2，A1B1C3。作完这3次试验后，若A1B1C3最优，则取定C3这个水平，让A1和C3固定，再分别与B因素的三个水平搭配，A1B2C3，A1B3C3。
在实验范围内，各列对实验指标的影响从大到小的排列。某列的极差最大，表示该列的数值在实验范围内变化时，使实验指标数值的变化最大。所以各列对实验指标的影响从大到小的排列，就是各列极差 R 的数值从大到小的排列。2） 实验指标随各因素的变化趋势。
利用正交表的表头设计实验方案，确定每个因素在不同水平下的组合。进行实验和记录数据：按照设计好的实验方案进行实验，并记录实验数据。确保实验过程的准确性和可重复性。分析和计算实验数据：根据实验数据进行统计分析和计算，例如方差分析、回归分析等。
1、标准正交替换，是处理二次型的高效工具，通过正交矩阵\（ Q \）的巧妙操作，我们能够将任何二次型导向其标准形式。接下来，我们聚焦在实对称矩阵的特性上，特别是它们与正定性之间的联系，如定理8揭示的特征值与正定性的深层次关系。
2、例题正交相似变换法把二次型化为标准型，如下：请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 请点击输入图片描述 拉格朗日配方法 拉格朗日配方法主要，是利用配方，将二次型方程化为标准型方程。
3、正交变换法化二次型为标准型技巧如下：将二次型表达为矩阵形式f=x^TAx，求出矩阵A。求出A的所有特征值λ，λ，...，λn。求出对应于特征值的特征向量a，a，...，an。
4、首先，让我们走进Jacobi方法/，这是一种巧妙地求解实对称矩阵所有特征值和特征向量的策略（QT AQ = diag（λ1， λ2， ...， λn）/，这里，λi们就是我们寻找的目标，而Q正是那个神奇的正交矩阵，将矩阵A对角化，形式化地阐述了对称矩阵的特性）。
1、设两组相对性状的基因类型为X和Y。首先，根据各样品的总和数量和总和评分可知，样品7最具代表性，即A与B的正交比例为：1：1。以此类推，A：B：C：D=1：1：1：1。即：四种基因类型为 Xxyy XxYy xxYy xxyy。
2、选定L9（34）正交表，遇到一个问题，因素排满，没有空白列用于统计实验误差，所以，必须通过重复试验来统计实验误差，你决定每个组合方案重复3次。因此，本实验最终需要27次，将得到27组数据。
3、首先双击打开SPSS分析工具，切换到变量视图，添加四个变量，切换到数据视图，添加四个数据列数据，点击数据菜单，选择正交设计，然后选择生成。其次打开生成正交设计窗口，输入因子名称、因子标签，然后点击添加，点击下方的定义值，打开定义值窗口，设置值和标签。
1、可以采用拟因素设计法。拟因素设计法是综合运用并列法和拟水平法，将水平数较多的因素安排在水平数较少的正交表中的方法，它不仅可以解决不等水平多因素试验问题，同时还可以考察交互作用，可以大大减少试验次数。
2、首先，你需要准备一个Excel表格，从试验指标Y的测量数据出发（Step1）。在正交表的右侧，新增一列专门记录这些Y值。接着，利用Excel的基础功能——AVERAGE（）函数，为每个水平计算出对应的平均值，如K1代表1水平的Y均值（Step2）。接下来，我们计算极差R，这是极差分析的核心步骤。
3、首先打开Excel软件，在编辑栏依次点击数据、正交设计、生成。在弹出的生成正交设计对话框中，为正交表命名。添加成功以后，选中该因子并点自定义，添加值和标签。分别添加4个标签，之后点击确定。最后返回主界面即可看到自动生成的正交表了。
4、正交实验方法之所以能得到科技工作者的重视并在实践中得到广泛的应用，其原因不仅在于能使实验的次数减少，而且能够用相应的分析方法对实验结果进行处理，并得出许多有价值的结论。通常对实验结果采用的分析方法有两种： 一是极差分析法，二是方差分析法。
5、由于试验次数大大减少，使得试验数据处理非常重要。首先可以从所有的试验数据中找到最优的一个数据，当然，这个数据肯定不是最佳匹配数据，但是肯定是最接近最佳的了。这是你能得到一组因素，这是最直观的一组最佳因素。
设计好需要进行正交的参数，比如时间和温度，不同时间和不同温度进行正交实验就行。
在完成试验收集完数据后，将要进行的是极差分析（也称方差分析）。极差分析就是在考虑A因素时，认为其它因素对结果的影响是均衡的，从而认为，A因素各水平的差异是由于A因素本身引起的。用极差法分析正交试验结果应引出以下几个结论：①在试验范围内，各列对试验指标的影响从大到小的排队。
极差分析法的计算步骤为：极差=最大标志值—最小标志值，即R=xmax-xmin（其中，xmax为最大值，xmin为最小值）。极差公式是用来计算极差的最直接也是最简单的方法。例如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。
直接对比法直接对比法就是对试验结果进行简单的直接对比。直接对比法虽然对试验结果给出了一定的说明，但是这个说明是定性的，而且不能肯定地告诉我们最佳的成分组合。显然这种分析方法虽然简单，但是不能令人满意。直观分析法直观分析法是通过对每一因素的平均极差来分析问题。