Level: Mittelstufe
Carly Metcalfe, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Arizona State University
Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS
Douglas Montgomery, Professor der Regenten, Arizona State University
Unregelmäßige Designs sind eine bevorzugte Alternative zu Designs mit regulärer Auflösung IV, da sie keine störenden Wechselwirkungen zwischen zwei Faktoren verursachen. Infolgedessen können unregelmäßige Designs einige aktive Zwei-Faktor-Wechselwirkungen schätzen und identifizieren. Aufgrund der manchmal komplexen Alias-Struktur von unregelmäßigen Designs können einige klassische Screening-Strategien jedoch nicht alle aktiven Effekte identifizieren. In diesem Poster werden mehrere nicht störende, aus sechs Faktoren bestehende, unregelmäßige Designs mit 16 Durchläufen und orthogonalen Haupteffekten vorgestellt. Wir schlagen einen Auswahlansatz für alle möglichen Modelle vor, bei dem das Modell des minimalen mittleren quadratischen Fehlers aus allen vier Faktorenmodellen zweiter Ordnung ausgewählt wird. Wir zeigen, dass mit unserer vorgeschlagenen Methode die Wahrscheinlichkeit fehlender aktiver Effekte für eine Vielzahl hypothetischer Modelle minimal ist. Eine Simulation unter Verwendung von JSL wird durchgeführt, um diese Methode mit einer schrittweisen Vorauswahl zu vergleichen.
