Részfaktoros kísérletben 1
A kísérletek száma PFE N = 2n azzal a lehetőséggel otse menet 2 n regressziós együtthatók, amely magában foglalhatja lineáris-WIDE együtthatók és olyan tényezők különböző megbízások. Azonban lehetnek olyan esetekben, amikor Horno-priori ismert, hogy a válasz funkciót tartalmaz csak a lineáris együtthatók r. E. Nincs interakció tényezők. Ezekben az esetekben a PPE túl hosszúvá válik, azaz a. E. Egy PFE nagyobb számú elvégzett kísérletek, mint kell becsülni az elméleti száma regressziós együtthatók. Ezekben az esetekben nem lehet tartani PPE, és egy kisebb kísérletek száma egyenlő vagy közel az együtthatók számát a regressziós együtthatóit. Megadhatja pontok spektrumtervének véletlenszerűen, de elvesztette volna minden jelentős előnye-Tage PFE. Ezért a PPE kívánatos, hogy kiválasszon egy része a csekket, amelyek rendelkeznek az összes tulajdonságait PPE. Ez a része a PPE-ellenőrzés tervet hívjuk részfaktoros kísérlet (EUSZ).
A több TEU távú tervet pont egyenlő 2 n - p. ha dovanie A vizsgálatok benne n-faktorok. Ha tudja, hogy meg kell otse-szál d arányok, a kísérletek száma az EUSZ kell
Plan típusú 2 n - p - egy teljes faktoriális kísérletet kevesebb, mint a második sorrendű, mint PPE 2 n. Tegyük fel, hogy n tényezők. Ezeknek vybi raetsya n-p tényezőket, amelyek az úgynevezett elsődleges és koto-ryh épült PPE 2-es típusú n -p. A fennmaradó faktorok úgynevezett komplementer p; p is nevezik fokú töredezettség a tervet.
Például, szükség van, hogy megoldja a problémát a három faktor regressziós a lineáris közelítés, azaz. E. értékeléséhez az együtthatók # 946; 0. # 946; 1. # 946; 2. # 946; 3, azzal a megkötéssel, hogy a fennmaradó együtthatók # 946, # 12 = 946; 13 = # 946; # 946 = 23; 123 = 0.
A kísérletek száma a EUSz nagyobbnak kell lennie, mint vagy egyenlő, az együtthatók száma-koefficienseinek az egyenlet
Ezért azt látjuk, hogy o == 1. Következésképpen, a számos alapvető tényező n = 3-1, p = 2, és az alkalmazott bázis terv PFE típusú 2 2. A harmadik tényező (további) X3 lehet változtatni a kísérletben, mint interakciós a fő tényező x1 x2. arány
Ez az úgynevezett generálnak. Generálása arány (HS) Egész da közötti arány a kiegészítő és kölcsönösen-faktor a kölcsönhatás a fő. A figyelembe vett példájaként a generáló arányt lehet választani
EUSz ütemezési mátrix GS (5.14) a formája
Elemezve a F mátrix, akkor vegye figyelembe, hogy ebben az esetben
Kapcsolatok (5.16) néha nevezik kisegítő. Egy kisegítő kapcsolatok mutatják, milyen elméleti együtthatója regresszió együtthatóit keverhető egyetlen értékelést. Ha újra eredményeként végzett kísérlet összhangban a mátrix P (5,15), megtalálják becslések együtthatók lineáris regressziós egyenlet megtalálható minden egyes értékelési lesz keverve két elméleti együttható
Arány (5,17) nevezzük rendszerét közösen értékelik a regressziós együtthatók, amelyek alapján a kiegészítő-nek kapcsolatok. Hogyan állapítható meg, hogy mennyi az elméleti-cal regressziós együtthatók keverékét kell ugyanezt az értékelést? Ha n tényezők valódi kölcsönhatás modell tartalmaz valamennyi megbízások (n-ig), az elméleti regressziós együtthatók értéke 2 n. Mivel az EUSz fogjuk azonosítani csak 2n-járásban értékeléseket, majd mindegyik fog keverhető 2 n / 2 n p p == 2 elméleti regressziós együtthatók.
A fenti példa p = 1 az egyes értékelési és így összekeverjük 2 1 = 2, az elméleti arányt. Következményekkel quently-, TEU csak akkor használható, ha minden egyes értékelés megbecsülni elméleti egy regressziós együttható.
Szükséges, hogy kiegyenlíti a további tényező az ilyen köl-kölcsönható mag, amely nem befolyásolja a választ, vagy a hatás pre-elhanyagolhatóan kicsi. A regressziós együttható, általában, ha kisebb, annál nagyobb a rend az interakció, amely belép a regressziós egyenlet-set. Ennélfogva, egy további tényező, hogy egyenlővé Niwa-reagált fő tényező a legmagasabb rendű.
EUSz típusú 2 n -1 polureplikoy hívják, mert tartalmaz egy fél-INH kísérletek PFE. Polureplika tartalmaz egy további változót (p = 1). Ha egy további tényező polureplike egyenlő interakció a legmagasabb rendű bázikus, mint polureplika úgynevezett elsődleges. De tudjuk használni negyed replika, replika egy nyolcadik, és így tovább. E. jellegétől függően a probléma.
A rendszer közös értékelés (5.17) fontos, a funkciók tic frakcionált terv jellemezhető a felbontás az EUSZ. Hogyan lehet megtalálni felbontású TEU annál nagyobb, minél magasabb rendű kölcsönhatások együtthatók amelyek össze vannak keverve a lineáris regressziós együtthatók.
Relator (OS) az aránya amely nyert generál, amikor a nehéz megszorozzuk bal oldali. A fenti példában, van
A bal oldali része az OS lesz egy további tényező az a tér, valamint a tér bármely tényező egyenlő eggyel, akkor a bal oldalon a berendezés működik. A jobb oldali része az operációs rendszer lesz a termék a fő tényező az extra. Megfontolásra a méretre
Szorzás OS egymás után az összes alapvető funkciókat a modell, ahol szükség van, hogy meghatározzuk a regressziós együtthatók, félig cpm segédanyag arány (5,18). Alapján a kiegészítő kormányzati kapcsolatok, tudunk építeni egy rendszert közös TEU becslések (5.17). Így a közös értékelési rendszer lehet luchit, megkerülve a művelet építésének mátrix alapfunkciók.
Meg kell jegyezni, hogy a felbontás a legfontosabb frakcionált polureplik növeli a számos tényező. Az állásfoglalás nem kapcsolódó bármely elsődleges polurepliki kisebb a felbontás a legfontosabb polurepliki. Következésképpen a felbontóképessége függ replika nehéz kiválasztása.
Tekintsük frakcionált mása magasabb fokú részletességgel. Tegyük fel, hogy szeretné megoldani a 6-faktor regressziós probléma a lineáris közelítés, vagyis amikor az számos tényezőtől, n = 6 meghatározásához szükséges elméleti értékelését a hét tényező ..: # 946; 0. # 946; 1. # 946; 2. # 946; 3. # 946; 4. # 946; 5. # 946; 6 .Ostalnye elméleti együtthatók nullával egyenlő.
Határozzuk meg a számos további tényező. Szerint a kifejezést (5,13), van
Így a számos további tényező legyen egyenlő 3. Mi választjuk ki a fő tényező x1. x2. x3. és minő-stve extra - x4. x5. x6. Írunk a HS további tényezők
és ennek alapján a HR - meghatározó
Forrásból OS kaphat négy OS-származékok, megszorozzuk a kezdeti
A kiindulási és operációs rendszerek olyan származékaikká, amely meghatározza a kontrasztot (OC)
OK 1 = x1x2x4 = x1x3x5 = x1x2x3x6 = x2x3x4x5 = x3x4x6 = x2x5x6 = x1x4x5x6. (5,19)
Az OK gomb megnyomásával lehet ugyanúgy működik, mint a hagyományos operációs rendszer. Megszorozzuk az OK mindenkori bázisfüggvényeket modell kapható B-STEM közös értékeléseket. Például, megszorozzuk OK (5,19) alapján funkció-ING x3, megszerezni támogatási arány
Ezért az értékelést ezek az elméleti értékek lesznek vegyesen
Ugyanígy meg lehet meghatározni, amely együtthatók bu-FLS összekeverjük az egyes értékelési. Mivel a feltételezés minden kölcsönösen problémát-kölcsönható faktorok hiányoznak, akkor az összes lineáris együtthatók kerülnek külön értékeljük. Azonban, nem mindig használja a EUSz 2 n - p nyerhető 2n-p külön értékelést.
Lehetséges nélkül megy át a WAN beállítások kötni, van, vagy nem az a feladata, tervezési döntést TEUs külön regressziós egyenlet együttható becslése.
Tegyük fel, hogy meg kell találni TEU keresztül külön becsléseket az együtthatók a kölcsönhatások különböző sorrendben és n + 1 lineáris együttható. Ezután kísérletek számának egyenlőnek kell lennie
2 n - p ≥ 1 + n + k.
Között az alapvető funkciókat a modell, amelyben meg kell, hogy értékelje a tényezők a következők:
valamint kölcsönhatása tényezők -
Bemutatjuk az új változók
Az oldathoz EUSz probléma, az szükséges, hogy sem a termékek a változók zj (5,21), az összegeket a reprezentáció, az összes lehetséges kombinációját ezen tényezők, nem tartalmazott tényezők között a 2 n - p -2 vagy 2; n-R - 3.
Ez a feltétel szükséges, de nem elégséges. Tekintsük a következő példát-vezetőképes.
Mivel a cél 4-faktoriális, a kölcsönhatás, amelyben a szükségességét, hogy értékelje az együtthatók kerülnek a következőképpen jelöljük: (5.20):
Bemutatjuk az új változók zj [lásd. Egyenlet (5.21)]:
Tekintsük az összes lehetséges termék változók zj:
Mivel sem a termékek a változók ZJ, nem tagja száma 2 n - p -2 = 6 és 2 n - p - 3 = 5, akkor a probléma a létrehozunk egy terv külön DFE becslések regressziós együtthatók (a feltétel) oldható.
Ha a probléma megoldható tervezés EUSZ HS-kéne venni, hogy az EUSZ ortogonális terv, ehhez az szükséges, hogy a Fisher-információ mátrix diagonális. Következésképpen, az SG választjuk oly módon, hogy-kell megfelelő operációs rendszer nem esik egybe az off-átlós elemek, rendőrök Fisher információs mátrix.
Lebonyolítása EUSZ és kezelése megfigyelések impl-stvlyayutsya valamint a PPE-t.