Factorial fraccional: comprensión de la matriz de aliasing
Hola a todos,
Me gustaría diseñar un diseño factorial fraccionado. Hay 4 factores.
Solo podía permitirme un máximo de 12 carreras, incluidos 4 puntos centrales.
Se eligen las 8 carreras resaltadas con resolución 4.
Ahora, pasemos a la pregunta.
En términos de aliasing, se sabe que el factor "tiempo de GPN" tiene un impacto menos significativo. Por lo tanto, el factor "tiempo de GPN" puede tener un alias.
Arriba está el aliasing de los efectos generados por JMP.
¿Cómo leer la matriz de alias? ¿Alguien puede explicarlo en términos simples?
¿El factor "tiempo GPN" tiene un alias correcto?
Gracias de antemano.
GAMARe: Factorial fraccional: comprensión de la matriz de aliasingEn un diseño de resolución IV, los efectos principales no están alineados entre sí, ni con interacciones de dos factores.Sin embargo, habrá un alias entre las interacciones de dos factores.Ese es el alias que se muestra en la tabulación para "aliasing de efectos".Por ejemplo, muestra que la presión de GPN * la potencia de RF de GPN tiene un alias con GPN P% * tiempo de GPN.Si lo desea, puede hacer clic en el triángulo rojo y le mostrará, para cada término, cuál es el patrón de alias (si lo hay).
Con base en este alias, no esperaría ver ninguna correlación entre las estimaciones de los factores principales y las interacciones de dos factores, y eso está confirmado por la matriz de alias.Cero indica que no hay correlación (porque no hay alias).Los unos que aparecen en la matriz se relacionan con interacciones de tres factores.Si hace clic en el triángulo rojo debajo del aliasing de efectos, también le mostrará que todos los efectos principales tienen alias con interacciones de tres factores.Como regla general, nos preocupamos por cualquier cosa más allá de los efectos de segundo orden.
Re: Factorial fraccional: comprensión de la matriz de aliasing"Como regla general, nos preocupamos más allá de los efectos de segundo orden". Creo que David quiere decir como regla general que NO nos preocupamos por nada más allá de los efectos de segundo orden. Ciertamente no en las primeras etapas de la experimentación secuencial.
