正交表怎么用？

这个…两因素的话，就是全部要做，没有正交设计的概念了好像。就是你至少要做9次试验。但是如果要计算交互的话，那至少得每个试验重复一次，否则在进行方差分析的时候没有参差项了。excel难了点。用正交设计助手吧。如果你不想掏钱的话。你可以参考下这两个

Orthogonal experiment正交试验Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计

先列因素水平表：水平 因素A 因素B 因素C 因素D123再列正交结果表：实验序号 因素A 因素B 因素C 因素D 结果1 1 1 1 12 1 2 2 23 1 3 3 34 2 1 2 35 2 2 3 16 2 3 1 27 3 1 3 28 3 2 1 39 3 3 2 1K1 123结果相加 147结果相加 168结果相加 159结果相加K2 456结果相加 258结果相加 249结果相加 267结果相加K3 789结果相加 369结果相加 357结果相加 348结果相加R 因素A下K最大减K最小 因素B下K最大减K最小 因素C下K最大减K最小 因素D下K最大减K最小简单的来说,K1值就是在每个因素下对应水平为1的实验结果的和,K2就是在每个因素下对应水平为2的实验结果的和,R就是每个因素下K的最大值减最小值.小k值就是对应下的平均数

这方面的书很多，一般优化设计、优化试验方法里面都有各种正交试验表。给你推荐一本书吧，任露泉编著，《试验优化设计与分析》(第2版)，高等教育出版社。

用L25（5 6）设计表头。如图所示1 2 3 列为各因素的水平的搭配方法。4 5 6 列为空白列，不用管它一共进行25组实验，例如：8号实验是 1号因素的第2个水平、2号因素的第3个水平 和 3号因素的第4个水平 的搭配。扩展资料正交表的数据分析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。某列的极差最大，表示该列的数值在试验范围内变化时，使试验指标数值的变化最大。所以各列对试验指标的影响从大到小的排队，就是各列极差D的数值从大到小的排队。2、试验指标随各因素的变化趋势。参考资料：百度百科-正交表

单因素实验只是考虑单一变量对结果的影响，而正交试验一般会综合考虑多个，比如三因素四水平实验等，可以到网上找一些课件，会教你如何设计正交实验

当要考虑交互作用时，就会受到一定的限制，如果任意安排，将会导致交互效应与其它效应混杂的情况。正交试验设计的关键在与试验因素的安排。通常，在不考虑交互作用的情况下，可以自由的将各个因素安排在正交表的各列，只要不在同一列安排两个因素即可(否则会出现混杂)。但是当要考虑交互作用时，就会受到一定的限制，如果任意安排，将会导致交互效应与其它效应混杂的情况。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。

正交与反交是一对相对的概念，如果豌豆高茎父本和矮茎母本杂交方式是正交，那么高茎母本和矮茎父本的方式就是反交。反过来也可以说。

7.5.1 试验方案设计配方优化研究主要采用正交试验，为了尽量体现不同材料之间的配伍性，共设计了五组正交试验。以正交试验1为例，介绍试验过程。正交试验设计成7因素三水平，具体见表7.7。表7.7 高温正交实验——正交试验表（单位：%）7.5.2 试验数据与分析7.5.2.1 试验数据按正交试验表7.7，进行钻井液配制及性能评价，试验数据见表7.8。表7.8 高温正交实验——正交实验结果7.5.2.2 正交实验数据的极差分析（1）动塑比指标分析首先分析第一列：SMP因素。把包含SMP因素的“1”水平的实验（1、2、3、10、11、12号实验）算作第一组，同样把SMP因素的“2”水平实验（4、5、6、13、14、15号实验）算作第二组，SMP因素的“3”水平实验（7、8、9、16、17、18号实验）算作第三组。则十八次实验分成三组。在这三组实验中，其他因素的（SMC、SPNH、KPAM、GCL-1、GCL-2和膨润土）的1、2、3水平分别出现了两次分析结果数据见表7.9：表7.9 正交实验——动塑比实验数据正交表从表7.9可以看出，A、E因素的处理剂量加大时，动塑比变化是先小后大；B、F因素的加量变大时，动塑比的变化是先大后小；而C、G加量增大时，动塑比是逐渐变大；因素D增大时，动塑比则是逐渐变小。钻井液工艺对动塑比的要求：一般认为，有效携带岩屑的动塑比τ0/μp保持在0.36～0.48Pa/（mPa·s），采用英制单位，则为0.75～1lb/（100ft2·cP）比较合适，若是τ0/μp过小，会导致尖峰型层流；若比值过大，往往会因τ0值得增大引起泵压显著升高。我们实验的得到的动塑比的范围是0.16～0.39Pa/（mPa·s）部分实验的结果比较合适，部分值偏小，因而在此实验中，我们优先选择动塑比较大的值，因而得出的各因素的优水平为：A3、B2、C3、D1、E3、F2、G3，优水平组合为A3B2C3D1E3F2G3。（2）HTHP失水指标分析对于深井钻井液，HTHP滤失量是一个非常重要的衡量指标，能够反应在深井高温高压条件下，钻井液的抗高温高压能力，分析方法如同上面的动塑比分析，分析数据如下表7.10所示：表7.10 高温正交实验——HTHP失水实验数据正交表由表7.10可以看出A、B、D、E四个因素的加量增大时，HTHP滤失量是先变小后变大；C的加量增大时，HTHP滤失量是先增大后变小；F、G的HTHP滤失量则随着加量的增大而逐渐降低。在钻井工程中，钻井液的滤失量应该严格控制，一般情况下钻井液的滤失量越小越好，因而选择出来的各处理剂的优水平有A2、B2、C3、D2、E2、F3、G3，优水平组合为A2B2C3D2E2F3G3。在本正交实验配方中，HTHP滤失量的范围为10.8～44mL。有很大一部分符合失水要求，但是再结合黏度分析，则还需要进一步寻找更合适的配方。类似于上述的正交设计、试验与分析，经过5组优化，得到钻井液的最优配方为：水+3%～5%膨润土+2%～5%SMP+2%～5%GCL-1+3%～5%SPNH+3%～5%GCL-2+3%～5%GCL-3+0.5%DDP+1%GBHJ。7.5.2.3 高温钻井液性能评价性能评价主要针对钻井液高温老化前后性能变化、高温高压滤失量、高温条件下钻井液的流变性能及钻井液的抑制性能展开评价。（1）高温老化前后钻井液性能，见表7.11。表7.11 钻井液高温老化前后流变性能及滤失性能表（2）高温流变性评价分别采用经过180℃、210℃和230℃高温滚动16小时后的钻井液，在Fann50s上做高温流变性试验，试验温度由低到高，而后再由高到低，试验结果见图7.3、图7.4和图7.5。图7.3 180℃热滚后钻井液流变曲线图图7.4 210℃热滚后钻井液流变曲线图图7.5 230℃热滚后钻井液流变曲线图由图7.3、图7.4和图7.5可以看出，钻井液配方随着温度的升高，黏度下降，随着温度的降低黏度可恢复到原来的70%以上。该钻井液配方具有良好的流变性且性能稳定，可以满足深井超深井钻井工艺要求。（3）钻井液抑制性评价试验岩心采用山东安邱土压制。试验结果见表7.12。试验结果表明，该体系经过高温老化后，仍具有良好的抑制性能。表7.12 钻井液体系高温老化后的抑制性能

正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)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。参考：http://baike.baidu.com/view/2075408.htm

Ki 表示任意列上水平号为i时所对应的试验结果之和R 表示极差 用最大的K减去最小的K

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9次。当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。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=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9正交表安排实验，只需作9次，按L15正交表进行15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。扩展资料分析方法1、直接对比法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。2、直观分析法通过对每一因素的平均极差来分析问题。所谓极差就是平均效果中最大值和最小值的差。有了极差，就可以找到影响指标的主要因素，并可以帮助我们找到最佳因素水平组合。参考资料来源：百度百科-正交试验设计参考资料来源：百度百科-正交试验

正交试验两个指标的相关性是泥纯度和纯核酸回收率，这两个指标都是越大越好。正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)是研究多因素多水平的又一种设计方法，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。

题主是否想询问“正交试验会失败吗”？会。正交试验设计是研究多因素多水平的又一种设计方法，在正交试验有时由于所需的时间太长，使试验的条件发生改变，会导致试验失败。正交试验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。

1 12 2 3 34 41 22 13 44 31 32 43 14 21 42 33 24 12因素 4水平

需要，举例说明：正交实验法举例：　　用正交法测定几种因素对蔗糖酶活力的影响　　目的要求　　1.初步掌握正交实验设计方法的使用　　2.求出蔗糖酶的最适温度和最适pH值　　实验原理　　酶的催化作用是在一定条件下进行的，它受多种因素的影响，如：底物浓度、酶浓度、溶液的pH值和离子浓度、温度、抑制剂和激活剂等都能影响催化反应的速度。通常是在其他因素恒定的条件下，通过对某因素在一系列变化条件下的酶活性测定，求得该因素对酶活力的影响，这是单因素的简单比较法。　　本实验用正交法测定温度、pH值、底物浓度和酶浓度四种因素对蔗糖酶活性的影响，这是多因素（≥3）的实验方法。　　正交法是通过正交表安排多因素实验，利用统计数学原理进行数据　　分析的一种科学方法，它符合“以尽量少的试验，获得足够的、有效的信　　息”的实验设计原则。正交试验法的程序为下列八个步骤：　　（1）确定试验目的。实验目的是多种多样的，如找出产品质量指标的最佳组合、确定最佳工艺条件等。本实验的目的是为了提高酶的反应速度，提高酶的活力。　　（2）选择质量特性指标。应选择能提高或改进的质量特性及因素效应。对于本实验来说就是产物（葡萄糖）生成量的多少。　　（3）选定相关因素。即选择和确定可能对实验结果或质量特性值有影响的那些因素，可人为控制与调节的因素，如温度、pH等。这些因素之间有相互独立性。　　（4）确定水平。水平，又称位级，是因素的一个给定值或一种特定的措施，或一种特定的状态。水平也就是因素变化的各种状态。在确定水平时，应考虑选择范围、水平数和水平位置。如本实验的温度水平可以选择20℃、30 ℃、50 ℃三个水平。　　（5）选用正交表。应从因素数、水平数以及有无重点因素需要强化考察等各方面综合考虑选用正交表。一般情况下，首先根据水平数选用2或3系列表，然后，以容纳试验因素数，选用实验次数最少的正交表。如有重点考察的因素，则根据其多考察的水平数，选混合型正交表。　　（6）配列因素水平，制定实验方案。按随机原则，把因素配列于选用的正交表中，制定实验的顺序、时间等，即制定实验具体方案。　　（7）实施实验方案。按实验方案，认真、正确地试验，如实记录各种实验数据。　　（8）实验结果分析。对实验中取得的各种数据进行分析。如从数据中直接选出符合或接近质量特性期望值的实验条件组。如不能采用直观分析方法，则应采用其他分析方法，确定各因素主次地位可用极差分析方法，定量分析各个因素对实验结果的影响程度，则用方差分析方法。 　　操作方法　　1.实验设计：　　1）确定指标：即实验的结果。本实验的指标是酶活力。这里，用A520值表示。　　2）制定因素水平表：考察四个因素（温度、pH值、底物浓度和酶浓度），每个因素取三个水平（如温度选择20℃、35 ℃ 和50 ℃ 三个水平）。水平是因素变化的范围（通常是根据专业知识确定。如无资料可借鉴，应先加宽范围再逐步缩小）内要进行实验的具体条件，如表1。　　表1 因素水平表 　　3）选择正交表：可容纳三因素三水平的正交表有L9（34）、L27（313）、L18（36×6）和L27（38×9）。本实验不考察各因素间的交互作用，也没设计混合水平，只有水平数均为3的的四个因素，故选用L9（34）表，见表2。　　分析：　　A. 判断各因素的水平范围是否选偏；　　B. 判断各因素显著性大小的顺序；　　C. 判断实验结果的置信度。　　　　实验安排　　具体操作步骤： 　　1、将已配制好的三种不同pH的0.2mol/L的缓冲液于试管中。　　2、将酶粉用蒸馏水溶解（适当体积10-30ml不等），离心去 　　除不溶物，10,000rpm/min,10min,4℃。　　3、酶活预示实验，确定酶的稀释倍数。（可根据产物稀释的　　倍数来确定酶的稀释倍数）A520在0.4-2.0之间即可。　　4、准备10支试管。其中一支为“0”号管，作为测量时的参　　比溶液。其他九支试管根据前面的图表3加入相关的溶　　液，分别在不同的条件下进行酶反应。利用二硝基水杨酸　　的方法测定不同管在A520下的光密度值。　　5、计算同一因素不同水平的级差，级差小代表离散度小，　　表示该水平为酶反应的最适条件。　　1）数据记录：将上述两组平行实验的结果取平均值后的9个数据，填入表4中的Yi项内。　　2）数据整理及分析：对于一般的实验，可用极差分析，该分析方法简单、直观。对要求精细的实验，则要用方差分析，该方法可给出误差的大小估计，但有一定的计算量。对于有混合水平的正交实验，只能用方差分析。　　

正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它在实践经验与理论认识的基础上，利用规格化的表格――正交表，科学地挑选试验条件，合理安排试验。其优点在于能从很多试验条件中选出代表性强的少数次条件，并能对少数次试验条件的分析，找出较好的生产条件即最优或较优的试验方案。 可用于水稻播种机穴盘育秧播种，大幅度地提高播种量的稳定性和播种的均匀性，使水稻播种机械更趋实用与完善。 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33 = 27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)正交表安排实验，只需作9次，按L18(3)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。

正因为正交实验选取实验的因素水平分布比较均匀，所以正交实验的目的就是筛选不同因素，在不同水平下的最优组合。如所选择因子下的最优线路，最优工艺参数，最优方法，最优条件。。。。。。就是你你所需要达到什么目的，主要根据你实验的目的而定。

一、等价类划分法所谓「等价」，就是具有相同属性或者方法的集合，这个集合中某个个体所表现的特征与其他个体完全一致。由此可知，等价类划分就是将所有可能的输入数据，划分成若干个等价类，然后从每个部分中选取具有代表性的数据当做测试用例进行合理的分类，分为有效等价类和无效等价类。例如，规定的用户名长度区间为4～8个字，那么它的有效等价类是用户名长度在[4,8]，无效等价类为用户名长度大于8位，或用户名长度小于4位。二、边界值测试经验告诉我们，在测试有时会涉及到大量的数据，遍历所有数据会使测试效率低下，如果是手工执行，更加难以覆盖所有数据。这时更有效率的做法是，先划分等价类，再从等价类中选择部分参数测试，边界值是等价类所有可选参数中最容易出问题的地方，所以我们一般会选择边界值作为测试的重点，边界值法的应用步骤如下：1.先根据等价类法划分有效等价类和无效等价类，确定上点、离点及内点。上点是边界上的点，离点是离上点最近的点，内点则是边界有效范围内的任意一点。同样以用户名长度为4～8位为例，4和8为上点，3和9为离点，6则为内点。2.设计一个新的测试用例，使其尽可能地覆盖所有尚未覆盖的有效等价类，直到所有有效等价类完全覆盖。3.设计一个新的测试用例，使其仅覆盖一个无效等价类，直到所有无效等价类都被覆盖。三、判定表法判定表又称策略表、决策表，能表示输入条件的组合，以及与每一输入组合对应的动作组合。判定表法适合逻辑判断比较复杂的场景，通过穷举条件获得结果，对结果再进行优化合并，具体又明确地表达复杂地逻辑关系和多种条件组合情况。判定表主要由条件桩和动作桩两部分组成。条件桩是功能要满足地所有条件，动作桩则是所有可能的操作以及产生的结果。判定表能够将复杂的问题按照各种可能的情况全部列举出来，简明并避免遗漏。其缺点是判定表的建立过程较烦杂，当条件过多时，需要分析的逻辑组合呈2的倍数增长。测试工程师可根据实际情况与等价类划分法、边界值法结合使用。四、正交试验法正交试验法是研究多因素、多水平组合的一种实验法，它是利用正交表来对实验进行设计，通过少数的实验替代全面实验。正交表中所有参与试验的、影响试验结果的条件成为因子，影响试验因子的取值或输入的成为水平。在设计测试用例时，采用正交试验法能够有效地、合理地减少测试的工作量与和成本。正交试验的一般流程包括以下几个步骤：1）分析测试需求，获取因子和水平2）根据因子和水平选择合适的正交表3）替换正交表中的因子和水平，获取试验次数4）根据经验或者其他因素补充试验次数5）细化输出获得测试用例以上是一些常见的测试用例设计方法，希望能够解答你的问题。

问题一：单因素实验和正交试验时，单因素做完后怎么确定正交实验要用的个因素范围，确定的是因素呢还是水平呢 单因素做完之后你就要确定一个因素范处，因为正交试验的目的是得出最优组合，因此因素范围选择应该在对实验结果有起伏的范围之内！这样才能选出最优组合！如果没有起伏。得出的实验结构影响曲线其实跟单因素实验时是一样趋势的！ 问题二：为什么先做单因素实验再做正交实验 通过单因素试验，了解单因素的影响状况，了解其作用显著的范围，在此基础上进行多因素的正交试验就能节约时间，更具有针对性。 那为什么又要做正交试验？因为这些单因素是相互影响的，在设计工作条件的时候，我们不能把一个最佳的单因素随便组合起来就行的。 问题三：单因素实验法和正交实验法的区别 单因素实验只是考虑单一变量对结果的影响，而正交试验一般会综合考虑多个，比如三因素恭水平实验等，可以到网上找一些课件，会教你如何设计正交实验 问题四：正交试验设计程序 是先正交试验 还是 先单因素实验 先做单因素实验，然后根据你所做的几个因素在设计正交实验。现在可以在网上下载弗交实验助手帮助你处理正交实验数据，很方便。 问题五：正交试验和单因素试验最后的结果应该一致吗 看一下极差，可能X Y两水平极差很小，是次要因素，其变化对结果影响不大，所以要综合考虑成本，可操作性等实际问题 问题六：正交试验之前要不要做单因素实验 应该要做几个单因素实验确定因素范围

K1，K2，K3每个因素各个水平下的指标总和，K1表示“1”水平所对应的试验指标的数值之和。Ⅰi(Ⅱi,Ⅲi)=第i列上对应水平1（2，3）的数据和，K1 为1水平数据的综合平均=Ⅰ/水平1的重复次数。R行称为极差，表明因子对结果的影响幅度，用最大的K减去最小的K。安排试验时，只要把所考察的每一个因子任意地对应于正交表的一列(一个因子对应一列，不能让两个因子对应同一列)，然后把每列的数字"翻译"成所对应因子的水平。这样，每一行的各水平组合就构成了一个试验条件(不考虑没安排因子的列)。扩展资料：正交试验的方差分析(一)假设检验在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。其判断步骤如下：(1)设假设H0正确，得到一个理论结论，设此结论为R0；(2)再根据试验得出一个试验结论，与理论结论相对应，设为R1；(3)比较R0与R1：若R0与R1没有大的差异，则没有理由怀疑H0，从而判定为："不舍弃H。"(采用H。)；若R0与R1有较大差异，则可以怀疑H0，此时判定为："舍弃H0"。为确定这个量的界限，需要利用数理统计中F分布的理论。若yl服从自由度为φ1的χ2分布，y2服从自由度为φ2的χ2分布，并且yl、y2相互独立，则（y1/φ1）/(y2/φ2)服从自由度为(φ1，φ2)的F分布。F分布是连续分布，分布模数是两个自由度(φ1，φ2)。称φ1为分子自由度，称φ2为分母自由度。在自由度为(φ1，φ2)的F分布中，某点右侧面积为p，也就是F比此值大的概率为p，把这个值写为 (p)。若检验的显著性水平(或危险率)给定为α时，则可以把 (α)作为临界值来检验假设。参考资料来源：百度百科-正交试验

正交试验设计法，就是使用已经造好了的表格--正交表--来安排试验并进行数据分析的一种方法。它简单易行，计算表格化，使用者能够迅速掌握。下边通过一个例子来说明正交试验设计法的基本思想。[例1]为提高某化工产品的转化率，选择了三个有关因素进行条件试验，反应温度(A)，反应时间(B)，用碱量(C)，并确定了它们的试验范围：　　A：80-90℃　　B：90-150分钟　　C：5-7%　　试验目的是搞清楚因子A、B、C对转化率有什么影响，哪些是主要的，哪些是次要的，从而确定最适生产条件，即温度、时间及用碱量各为多少才能使转化率高。试制定试验方案。　　这里，对因子A，在试验范围内选了三个水平；因子B和C也都取三个水平：　　A：A1=80℃，A2=85℃，A3=90℃　　B：B1=90分，B2=120分，B3=150分　　C：C1=5%，C2=6%，C3=7%　　当然，在正交试验设计中，因子可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平间的距离可以相等，也可以不相等。　　这个三因子三水平的条件试验，通常有两种试验进行方法：(Ⅰ)取三因子所有水平之间的组合，即A1B1C1，A1B1C2，A1B2C1， ……，A3B3C3，共有　　3^3=27次　　试验。用图表示就是图1 立方体的27个节点。这种试验法叫做全面试验法。　　全面试验对各因子与指标间的关系剖析得比较清楚。但试验次数太多。特别是当因子数目多，每个因子的水平数目也多时。试验量大得惊人。如选六个因子，每个因子取五个水平时，如欲做全面试验，则需5^6=15625次试验，这实际上是不可能实现的。如果应用正交实验法，只做25次试验就行了。而且在某种意义上讲，这25次试验代表了15625次试验。图1 全面试验法取点。(Ⅱ)简单对比法，即变化一个因素而固定其他因素，如首先固定B、C于B1、C1，使A变化之：↗A1　　B1C1 →A2　　↘A3 (好结果)　　如得出结果A3最好，则固定A于A3，C还是C1，使B变化之：　　↗B1　　A3C1 →B2 (好结果)　　↘B3　　得出结果以B2为最好，则固定B于B2，A于A3，使C变化之：　　↗C1　　A3B2→C2 (好结果)　　↘C3试验结果以C2最好。于是就认为最好的工艺条件是A3B2C2。　　这种方法一般也有一定的效果，但缺点很多。首先这种方法的选点代表性很差，如按上述方法进行试验，试验点完全分布在一个角上，而在一个很大的范围内没有选点。因此这种试验方法不全面，所选的工艺条件A3B2C2不一定是27个组合中最好的。其次，用这种方法比较条件好坏时，是把单个的试验数据拿来，进行数值上的简单比较，而试验数据中必然要包含着误差成分，所以单个数据的简单比较不能剔除误差的干扰，必然造成结论的不稳定。　　简单对比法的最大优点就是试验次数少，例如六因子五水平试验，在不重复时，只用5+(6-1)×(5-1)=5+5×4=25次试验就可以了。考虑兼顾这两种试验方法的优点，从全面试验的点中选择具有典型性、代表性的点，使试验点在试验范围内分布得很均匀，能反映全面情况。但我们又希望试验点尽量地少，为此还要具体考虑一些问题。如上例，对应于A有A1、A2、A3三个平面，对应于B、C也各有三个平面，共九个平面。则这九个平面上的试验点都应当一样多，即对每个因子的每个水平都要同等看待。具体来说，每个平面上都有三行、三列，要求在每行、每列上的点一样多。这样，作出如图2所示的设计，试验点用⊙表示。我们看到，在9个平面中每个平面上都恰好有三个点而每个平面的每行每列都有一个点，而且只有一个点，总共九个点。这样的试验方案，试验点的分布很均匀，试验次数也不多。　　当因子数和水平数都不太大时，尚可通过作图的办法来选择分布很均匀的试验点。但是因子数和水平数多了，作图的方法就不行了。　　试验工作者在长期的工作中总结出一套办法，创造出所谓的正交表。按照正交表来安排试验，既能使试验点分布得很均匀，又能减少试验次数，图2正交试验设计图例而且计算分析简单，能够清晰地阐明试验条件与指标之间的关系。用正交表来安排试验及分析试验结果，这种方法叫正交试验设计法。正交表的性质(1)每列中不同数字出现的次数是相等的，如L9()，每列中不同的数字是1，2，3，它们各出现3次；(2)在任意两列中，将同一行的两个数字看成有序数对时，每种数对出现的次数是相等的，如L9()，有序数对共有9个：(1，1)，(1，2)，(1，3)，(2，1)，(2，2)，(2，3)，(3，1)，(3，2)，(3，3)，它们各出现一次。由于正交表有这两条性质，用它来安排试验时，各因素的各种水平的搭配是均衡的。

实验原理酶的催化作用是在一定条件下进行的，它受多种因素的影响，如：底物浓度、酶浓度、溶液的pH值和离子浓度、温度、抑制剂和激活剂等都能影响催化反应的速度。通常是在其他因素恒定的条件下，通过对某因素在一系列变化条件下的酶活性测定，求得该因素对酶活力的影响，这是单因素的简单比较法。本实验用正交法测定温度、pH值、底物浓度和酶浓度四种因素对蔗糖酶活性的影响，这是多因素（≥3）的实验方法。正交法是通过正交表安排多因素实验，利用统计数学原理进行数据分析的一种科学方法，它符合“以尽量少的试验，获得足够的、有效的信息”的实验设计原则。扩展资料：正交试验法的程序为下列八个步骤：1、确定试验目的。实验目的是多种多样的，如找出产品质量指标的最佳组合、确定最佳工艺条件等。本实验的目的是为了提高酶的反应速度，提高酶的活力。2、选择质量特性指标。应选择能提高或改进的质量特性及因素效应。对于本实验来说就是产物（葡萄糖）生成量的多少。3、选定相关因素。即选择和确定可能对实验结果或质量特性值有影响的那些因素，可人为控制与调节的因素，如温度、pH等。这些因素之间有相互独立性。4、确定水平。水平，又称位级，是因素的一个给定值或一种特定的措施，或一种特定的状态。水平也就是因素变化的各种状态。在确定水平时，应考虑选择范围、水平数和水平位置。如本实验的温度水平可以选择20℃、30 ℃、50 ℃三个水平。5、选用正交表。应从因素数、水平数以及有无重点因素需要强化考察等各方面综合考虑选用正交表。一般情况下，首先根据水平数选用2或3系列表，然后，以容纳试验因素数，选用实验次数最少的正交表。如有重点考察的因素，则根据其多考察的水平数，选混合型正交表。6、配列因素水平，制定实验方案。按随机原则，把因素配列于选用的正交表中，制定实验的顺序、时间等，即制定实验具体方案。7、实施实验方案。按实验方案，认真、正确地试验，如实记录各种实验数据。8、实验结果分析。对实验中取得的各种数据进行分析。如从数据中直接选出符合或接近质量特性期望值的实验条件组。如不能采用直观分析方法，则应采用其他分析方法，确定各因素主次地位可用极差分析方法，定量分析各个因素对实验结果的影响程度，则用方差分析方法。参考资料来源：百度百科——正交实验法

因为在正交表中没有3因素3水平的，所以我们可以考虑用相等水平数的方法，找测试用例个数最少而因数略大于3的正交表，这里我们可以考虑用L9(3^4)。如下的3因素3水平:A:A1,A2,A3B:B1,B2,B3C:C1,C2,C3正交表为:ABCD000001210212102211101201201121022220映射成测试用例如下:ABCA1B1C1A1B2C3A1B3C2A2B1C3A2B2C2A2B3C1A3B1C2A3B2C1A3B3C3最近正在研究，呵呵，希望对你有帮助。

正交试验得包括全部影响因素，能得到各因素影响实验的程度。确定了因素、水平，按照正交表（一般附录上有）安排实验，得到结果按公式分析即可，有本《数据处理与分析》上步骤都有挺好做的:P

响应面实验（Response Surface Methodology, RSM）和正交试验（Orthogonal Design）是两种常用的实验设计方法，用于优化和建模复杂系统或过程。它们之间的主要区别如下：1. 实验目的：响应面实验旨在通过设计矩阵中的一系列试验点，建立输入变量与输出响应之间的数学模型，以优化和预测系统或过程的性能。正交试验则是为了提高实验效率，以最少的试验次数得到尽可能多的信息，从而确定对输出响应影响较大的因素和水平。2. 设计方式：响应面实验采用二次回归模型或高阶多项式模型来拟合数据，通过调整实验条件，逐步逼近最佳响应。正交试验则是通过正交设计（Orthogonal Design）中的均匀分布的试验点来研究因素对输出响应的影响。3. 试验点的选择和数量：响应面实验通常需要在设计空间中选取一组试验点，以涵盖整个因素空间。通常，响应面实验需要较多的试验点来拟合和确认模型。正交试验则通过正交设计的方式，选取少量试验点，以保证每个因素和水平在实验中均匀出现，并最大程度地消除干扰因素。4. 实验的分析和优化：响应面实验通常需要通过拟合回归模型来分析因素对响应的影响，并使用优化算法来寻找最佳响应的条件。正交试验则通过分析试验数据，使用统计方法来确定主要影响因素和最佳参数组合。综上所述，响应面实验和正交试验在实验目的、设计方式、试验点选择和数量，以及实验分析和优化等方面存在差异。选择合适的实验设计方法取决于具体问题的性质和目标。

先列因素水平表：水平 因素A 因素B 因素C 因素D123再列正交结果表：实验序号 因素A 因素B 因素C 因素D 结果1 1 1 1 12 1 2 2 23 1 3 3 3 4 2 1 2 35 2 2 3 16 2 3 1 27 3 1 3 28 3 2 1 39 3 3 2 1 K1 123结果相加 147结果相加 168结果相加 159结果相加K2 456结果相加 258结果相加 249结果相加 267结果相加K3 789结果相加 369结果相加 357结果相加 348结果相加R 因素A下K最大减K最小 因素B下K最大减K最小 因素C下K最大减K最小 因素D下K最大减K最小简单的来说，K1值就是在每个因素下对应水平为1的实验结果的和，K2就是在每个因素下对应水平为2的实验结果的和，R就是每个因素下K的最大值减最小值。

选用L9(3^4)表，两个因素都先选用三个水平，试验完成后再追加一个水平。给三水平的因素拟一个水平，这样就可以用标准正交表了。其中下标9代表的9个分组，也就是9个试验号，A、B、C、D分别代表各个水平下的4个因素，1、2、3则代表3个水平，然后将其排列组合，基本上是每个因素的每个水平与另一因素的各个水平各碰到一次也仅碰到一次，表明任何因素的搭配都是均衡的。扩展资料：试验目的是搞清楚因子A、B、C对转化率有什么影响，哪些是主要的，哪些是次要的，从而确定最适生产条件，即温度、时间及用碱量各为多少才能使转化率高。试制定试验方案。这里，对因子A，在试验范围内选了三个水平；因子B和C也都取三个水平：A：A1=80℃，A2=85℃，A3=90℃。B：B1=90分，B2=120分，B3=150分。C：C1=5%，C2=6%，C3=7%。当然，在正交试验设计中，因子可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平间的距离可以相等，也可以不相等。参考资料来源：百度百科-正交表参考资料来源：百度百科-正交试验

K1，K2，K3每个因素各个水平下的指标总和，K1表示“1”水平所对应的试验指标的数值之和。Ⅰi(Ⅱi,Ⅲi)=第i列上对应水平1（2，3）的数据和，K1 为1水平数据的综合平均=Ⅰ/水平1的重复次数。R行称为极差，表明因子对结果的影响幅度，用最大的K减去最小的K。安排试验时，只要把所考察的每一个因子任意地对应于正交表的一列(一个因子对应一列，不能让两个因子对应同一列)，然后把每列的数字"翻译"成所对应因子的水平。这样，每一行的各水平组合就构成了一个试验条件(不考虑没安排因子的列)。扩展资料：正交试验的方差分析(一)假设检验在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。其判断步骤如下：(1)设假设H0正确，得到一个理论结论，设此结论为R0；(2)再根据试验得出一个试验结论，与理论结论相对应，设为R1；(3)比较R0与R1：若R0与R1没有大的差异，则没有理由怀疑H0，从而判定为："不舍弃H。"(采用H。)；若R0与R1有较大差异，则可以怀疑H0，此时判定为："舍弃H0"。为确定这个量的界限，需要利用数理统计中F分布的理论。若yl服从自由度为φ1的χ2分布，y2服从自由度为φ2的χ2分布，并且yl、y2相互独立，则（y1/φ1）/(y2/φ2)服从自由度为(φ1，φ2)的F分布。F分布是连续分布，分布模数是两个自由度(φ1，φ2)。称φ1为分子自由度，称φ2为分母自由度。在自由度为(φ1，φ2)的F分布中，某点右侧面积为p，也就是F比此值大的概率为p，把这个值写为 (p)。若检验的显著性水平(或危险率)给定为α时，则可以把 (α)作为临界值来检验假设。参考资料来源：百度百科-正交试验

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1、感谢各位在百忙中参加我的婚礼，在这里我先干了这一辈，感谢各位来对我们的祝福。2、感谢各位能在百忙之中来参加我与某某的婚礼,作为新郎官,我在这里先干为敬,谢谢大家对我们两个的真诚祝福,谢谢!3、喝酒吃菜，青春常在，吃菜喝酒，越吃越有。多吃菜，多喝酒，幸福才能跟着走。4、一两二两不是酒，三两四两漱漱口，五两六两才是酒，七两八两扶墙走，九两十两墙走人不走。5、一杯情，二杯意，三杯才是好兄弟。一杯干，二杯敬，三杯喝出真感情。6、一两二两漱漱口，三两四两不算酒，五两六两扶墙走，七两八两还在吼。7、一杯金，二杯银，三杯喝个聚宝盆，您看，这金银都有啦，这第四杯该入库了吧。

幼儿园教师个人风采格言：1、把爱心献给孩子，诚心送给家长，信心留给自己。2、用眼去看孩子的世界，用心去听孩子的世界。走进孩子的世界和他们共同生活，共同游戏，做他们的好朋友。3、让我们用自己的行和自己的心去教育我们的孩子。4、尊重和爱护学生的自尊心，要小心得像对待一朵玫瑰花上颤动欲坠的露珠。5、有爱，就会有奇迹！6、在集体中，要尽可能多地要求每位同学，也要尽可能多地尊重每位同学，让每位同学对自己都有信心。7、做人以真，待人以善，示人以美，永远保持一颗童心，做孩子们的好朋友。8、有人把教师比喻成蜡烛，照亮了别人燃烧了自己。我认为只有此时，我们才真正拥有了一切。9、我愿将自己全部的爱献给孩子们，让他们在人生起跑线上跑好第一步。10、有爱，就会有奇迹！11、让我们一起为孩子撑起一片纯净的蓝天，为孩子开辟一块快乐的土地。12、将一切美好传递给孩子！13、关爱每一个孩子，他们的成长是我最大的快乐！14、生命需要燃烧激－情，教育更需要燃烧激－情，燃尽自己的一切，铸造不朽的诗篇。15、当你埋怨学生太笨的时候，你也该自问：什么叫诲人不倦。16、在集体中，要尽可能多地要求每位同学，也要尽可能多地尊重每位同学，让每位同学对自己都有信心。

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科　室：浙江省儿童医院消化内科职　称：主任医师擅　长：胃镜/结肠镜 的临床应用和儿童肠胃疾病的诊治医生简介：陈洁，女，主任医师，科主任，博士，研究生导师，1964年1月出生。1985年毕业于浙江医科大学医疗系，获医疗学士，1992年获医学硕士学位，2004年赴美国Johns Hopkins 大学进修一年，2007年获医学博士学位。现任浙江大学医学院附属儿童医院消化科主任，中华医学会儿科分会消化学组组长，中华医学会儿科分会青年委员，浙江省医学会消化分会委员，浙江省医学会儿科分会委员，浙江省预防医学会微生态委员，浙江省医学会儿科分会小儿消化学组组长。World Journal of Pediatrics、中华儿科杂志、中国实用儿科杂志、临床儿科杂志、PEDIATRICS中文版、国际儿科学杂志（原国外医学儿科学分册）、中华中西医杂志等多家杂志编委。

生物信息学是干什么的介绍如下：生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学专业就业岗位包括：销售代表、医药代表、销售工程师、销售经理、区域销售经理、临床医药代表、医疗器械销售代表、销售助理、医疗器械销售人员、销售专员、销售主管、招商经理等等。生物信息学是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。生物信息学经历的阶段：1.前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。2.基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。3.后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。

发电运行技术专业就业前景很好。属于比较热门的行业。发电厂及电力系统专业高校毕业人数男80%、女20%，发电厂及电力系统专业高校招生男女比例为文科19%、理科79%、文理综合2%，近几年发电厂及电力系统专业的就业率85%-90%。本毕业生具有较宽的技术基础理论以及从事发电厂电气系统、电力网系统的保护及其自动化、高低压技术、电力网测控调度系统的设计、运行和研究和组织管理的实际工作能力，可到各类发电厂、电力系统供电部门、电力勘测设计研究单位、电力管理等部门工作。发电运行技术专业录取规则在实行新高考综合改革的省市录取时，学校各专业均不提选考科目要求，根据考生的专业志愿和高考总成绩，按照各专业招生计划数对进档考生依次录取，不进行专业调剂。录取山东省内春季高考考生时，依据专业志愿优先的原则在类别内按照高考总成绩从高到低择优进行录取。在未实行新高考综合改革的省市录取时，对于进档考生，依据专业志愿优先的原则按照高考总成绩从高到低择优进行录取，当考生所有专业志愿均不能满足并服从专业调剂，将被调剂到录取计划未满的专业，不服从专业调剂者则予以退档。专业录取时各专业志愿间不设分数级差。

这次犯错误，自己想了很多东西，反省了很多的事情，自己也很懊悔，很气自己，去触犯学校的铁律，也深刻认识到自己所犯错误的严重性，对自己所犯的错误感到了羞愧。学校一开学就三令五申，一再强调校规校纪，提醒学生不要违反校规，可我却没有把学校和老师的话放在心上，没有重视老师说的话，没有重视学校颁布的重要事项，当成了耳旁风，这些都是不应该的。也是对老师的不尊重。应该把老师说的话紧记在心，把学校颁布的校规校纪紧急在心。事后，我冷静的想了很久，我这次犯的错误不仅给自己带来了麻烦，耽误自己的学习。而且我这种行为给学校也造成了及其坏的影响,破坏了学校的管理制度.在同学们中间也造成了不良的影响。由于我一个人的犯错误，有可能造成别的同学的效仿，影响班级纪律性，年级纪律性，对学校的纪律也是一种破坏，而且给对自己抱有很大期望的老师，家长也是一种伤害，也是对别的同学的父母的一种不负责任。每一个学校都希望自己的学生做到品学兼优，全面发展，树立良好形象，也使我们的学校有一个良好形象。每一个同学也都希望学校给自己一个良好的学习环境来学习，生活。包括我自己也希望可以有一个良好的学习环境，但是一个良好的学习环境靠的是大家来共同维护来建立起来的，而我自己这次却犯了错误，去破坏了学校的良好环境，是很不应该的，若每一个同学都这样犯错，那么是不会有良好的学习环境形成，对违反校规的学生给予惩罚也是应该的，我在家也待了半个月了，自己想了很多，也意识到自己犯了很严重错误，我知道，造成如此大的损失，我应该为自己的犯的错误付出代价，我也愿意要承担尽管是承担不起的责任，尤其是作在重点高校接受教育的人，在此错误中应负不可推卸的主要责任。我真诚地接受批评，并愿意接受学校给予的处理。对不起,老师!我犯的是一个严重的原则性的问题。我知道，老师对于我的犯校规也非常的生气。我也知道，对于学生，不触犯校规，不违反纪律，做好自己的事是一项最基本的责任，也是最基本的义务。但是我却连最基本的都没有做到。如今,犯了大错,我深深懊悔不已。我会以这次违纪事件作为一面镜子时时检点自己，批评和教育自己，自觉接受监督。我要知羞而警醒，知羞而奋进，亡羊补牢、化羞耻为动力，努力学习。我也要通过这次事件，提高我的思想认识，强化责任措施。自己还是很想好好学习的，学习对我来是最重要的，对今后的生存，就业都是很重要的，我现在才很小 ，我还有去拼搏的能力。我还想在拼一次，在去努力一次，希望老师给予我一个做好学生的一个机会，我会好好改过的，认认真真的去学习 ，那样的生活充实，这样在家也很耽误课程，学校的课程本来就很紧，学起来就很费劲，在今后的学习生活中，我一定会好好学习，各课都努力往上赶记得刚进入学校时，班主任老师和副班主任对我抱有很大的期望，学习还能接受，可在纪律方面却出现了问题，在学校三令五申的铁律下，在严明校纪校规的大环境下，我犯下这么严重的错误，学校对我是应该严惩的，我不知多少次大声说，校长，老师我错了，我错了。妈妈，爸爸我错了，我错了。在这半月中，我每天还是按时就起床,想想我在学校也生活了近两年了。对学校已有很深的感情，在今后学校的我，会已新的面貌，出现在学校，不在给学校和年级还有我的班主任摸黑。无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己，我会把握这次机会。将它当成我人生的转折点，老师是希望我们成为社会的栋梁，所以我在今后学校的学习生活中更加的努力，不仅把老师教我们的知识学好，更要学好如何做人 ，犯了这样的错误，对于家长对于我的期望也是一种巨大的打击，家长辛辛苦苦挣钱，让我们可以生活的比别人优越一些，好一些，让我们可以全身心的投入到学习中去。但是，我犯的错误却违背了家长的心愿，也是对家长心血的一种否定，我对此很惭愧。相信老师看到我这个态度也可以知道我对这次事件有很深刻的悔过态度，相信我的悔过之心，我的行为不是向老师的纪律进行挑战，是自己的一时失足，希望老师可以原谅我的错误，我也会向你保证此事不会再有第二次发生。对于这一切我还将进一步深入总结，深刻反省，恳请老师相信我能够记取教训、改正错误，把今后的事情加倍努力干好。同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我，并却对我的问题酌情处理。

中国文联出版社和人民文学出版社相比较的话 ，当然是人民文学出版社更好一些了 ，这个出版社更有名气，而且在国内口碑也更好

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自动化专业是一个就业面较为宽泛的专业，下面以985自动化硕士就业方向为例做个介绍：1.机器学习、数据挖掘主要去向：百度、腾讯、阿里巴巴、京东、网易、华为公司、滴滴、旷视科技等2.嵌入式开发、智能芯片开发主要去向：Intel、高通、小米、大疆科技、华为、中兴、海康威视、联发科等3.机器人开发主要去向：西门子、京东、大疆科技、新松机器人等4.工业控制主要去向：西门子、华为、ABB、GE、日立、松下、三菱电机等5.计算机视觉、自然语言处理、推荐系统主要去向：阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、海康威视、商汤科技、旷视科技、依图科技等6.软件开发（Java/C++/Go）主要去向：微软、百度、腾讯、阿里巴巴、网易、华为、京东、美团、滴滴、小米、微博、今日头条、知乎、中国平安、中国电信、中国移动等

新农合2009年开始实施的。根据党的十七大和十七届三中全会精神，国务院决定，从2009年起开展新型农村社会养老保险（以下简称新农保）试点。2009年试点覆盖面为全国10%的县（市、区、镇），以后逐步扩大试点，在全国普遍实施，2020年之前基本实现对农村适龄居民的全覆盖。新农保基金由个人缴费、集体补助、政府补贴构成。1、个人缴费。参加新农保的农村居民应当按规定缴纳养老保险费。缴费标准设为每年100元、200元、300元、400元、500元5个档次，地方可以根据实际情况增设缴费档次。参保人自主选择档次缴费，多缴多得。国家依据农村居民人均纯收入增长等情况适时调整缴费档次。2、集体补助。有条件的村集体应当对参保人缴费给予补助，补助标准由村民委员会召开村民会议民主确定。鼓励其他经济组织、社会公益组织、个人为参保人缴费提供资助。3、政府补贴。政府对符合领取条件的参保人全额支付新农保基础养老金，其中中央财政对中西部地区按中央确定的基础养老金标准给予全额补助，对东部地区给予50%的补助。地方政府应当对参保人缴费给予补贴，补贴标准不低于每人每年30元；对选择较高档次标准缴费的，可给予适当鼓励，具体标准和办法由省（区、市）人民政府确定。对农村重度残疾人等缴费困难群体，地方政府为其代缴部分或全部最低标准的养老保险费。法律依据：《中华人民共和国社会保险法》第二条 国家建立基本养老保险、基本医疗保险、工伤保险、失业保险、生育保险等社会保险制度，保障公民在年老、疾病、工伤、失业、生育等情况下依法从国家和社会获得物质帮助的权利。第三条 社会保险制度坚持广覆盖、保基本、多层次、可持续的方针，社会保险水平应当与经济社会发展水平相适应。第四条 中华人民共和国境内的用人单位和个人依法缴纳社会保险费，有权查询缴费记录、个人权益记录，要求社会保险经办机构提供社会保险咨询等相关服务。个人依法享受社会保险待遇，有权监督本单位为其缴费情况。