Livello: intermedio
Carly Metcalfe, Research Assistant, Arizona State University
Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS
Douglas Montgomery, professore di reggenti, Arizona State University
I disegni non regolari sono un'alternativa preferibile ai disegni a risoluzione normale IV perché evitano di confondere le interazioni a due fattori. Di conseguenza, i progetti non regolari possono stimare e identificare alcune interazioni attive a due fattori. Tuttavia, a causa della struttura alias talvolta complessa di progetti non regolari, alcune strategie di screening classiche non riescono a identificare tutti gli effetti attivi. In questo poster mettiamo in evidenza diversi progetti non regolari, a sei fattori, a 16 serie senza confusione con effetti ortogonali principali. Proponiamo un approccio di selezione di tutti i modelli possibili che seleziona il modello di errore quadratico medio minimo tra tutti i quindici modelli a quattro fattori di secondo ordine. Mostriamo che usando il nostro metodo proposto la probabilità di perdere effetti attivi è minima per una grande varietà di modelli ipotetici. Viene eseguita una simulazione mediante JSL per confrontare questo metodo con un approccio graduale di selezione diretta.
