こんにちは。 私の名前はブラッドリージョーンズ。 私鉛のチームのDoE および信頼性でJMP、そして私欲しいに話すにあなた今日についてある家族の直交主要効果ふるい分けデザインのために混合されたレベル要因。 これはある主題どれの私は本当に興奮したについて。 私たちはただ提出されたあるリビジョンにの紙のためにこれそして私は願ってそれそれ意思得る受け入れられましたそれで私たちはできる含むそれ平行と決定的ふるい分けデザインでのDoE プラットフォームJMPで。Lら得る始めました。
私の協力者のためにこれ仕事はクリスナハツハイム、だれのある教授での大学のミネソタ州カールソン学校の仕事、そしてライアンレキベッツだれのあるメンバーの私のエネルギー省チームでJMP。
こちらです私の議題。 私は行くに始めるとある少し少しの歴史そしていくつかのテクニカル予選。 それから私は行くに説明する三つ違う建設のためにこれら直交混合されたレベルふるい分けデザイン。Tここは三つ違う方法それ私たちはできる作る彼ら。
病気見せるあなたのJMPスクリプト言語のために作成これらデザインセット。 それ意思のみなれ必要それまで私たちはできる得る彼ら建てられたの中へJMP自体。 それから病気過ごすある少し少しの時間探しているでのデザインプロパティのためにデザイン構築された下これら三つ方法。 病気話し合うデータ分析のためにこれらデザインそして見せるの例でJMP、そしてそれから病気作るあるまとめそしていくつかの推奨事項での終わり。 しましょう始めるといくつかの歴史そしてモチベーション。
の初めふるい分けデザインだった分数階乗デザインのようにアパートデザイン、または非通常分数階乗デザインまたは通常分数階乗デザイン。 のためにこれらデザイン、毎要素だったで二レベルのみ。 えんエンジニアそれ私持っている話しましたに持っている感じた不快についてこれらデザインなぜなら彼らは感じたそれの世界傾向があるになれ非線形そして二レベルただそうではありません十分なに捕獲非線形性での効果のある要素である応答。
それからで2011年、決定的ふるい分けデザイン到着したそしてここ全ての要因だった想定されるになれ継続的なそしてそれぞれ要素だったで三つレベル、どれの許可しますあなたにフィット曲線にの関係間要因そして反応。 あtの底そこにははの引用またはの参照のためにの紙それ初め紹介されたこれらデザインで2011年。
今、そこにははいくつかの長所のために私たちのイニシャル実装のDSDそしてまたいくつかの短所。 しましょう行くを通しての長所初め。 の長所はそれで少しでもで私たちのオリジナル実装、六要素、八要素そして10倍決定的画面デザイン持っていた直交主要効果、しかし私たちはだったできないに得る直交主要効果のためにもっと要因。 それターン外それある年後で、誰か出版されたあるニース方法の取得直交デザインのために決定的ふるい分け実験のために毎平番号の要因のためにどれの会議行列だった利用可能。 それだったある大きい前進。
別の良いものについてDSDはそれの主要効果は直交二-要素相互作用それでそれの見積もりのある主要効果意思一度もないなれ偏ったによるどれでもアクティブ二-要素交流。
の本当にエキサイティング側面についてDSDはそれ全ての二次関数効果だった推定可能な、どれのは一度もない可能とふるい分けデザイン。 平と中心点、あなたできる検出するそれそこにははある非線形効果、あなたただしないでください知るどこその到来から。
それからついに、でDSD、もしそこにはは六要因またはもっと、そしてのみ三つのの要因振り向く外になれ重要、それからでの同じ時間あなたするふるい分け、あなたできるまたする応答表面最適化。 あなたできた多分得る、もしあなたはラッキー、あるふるい分けデザインそしてある応答表面デザインああ最適化するあるプロセスで1つショット。あなた持っているになれラッキー、のコース、あなた持っているに持っている三つまたは少ないアクティブ効果または要因。
の短所ののイニシャル実装の決定的ふるい分けデザインはそれ初め、彼らはできませんでした収容するカテゴリー的な要因。 第二に、彼らはできませんでした収容するどれでもブロッキング。 第三に、いくつかの研究者持っている尖った外それのために検出する小さい二次関数効果、それは、二次関数効果どこのサイズのの効果はについての同じ注文としてのエラー標準偏差、そこにはは低い力のためにこれら見積り、検出する彼ら成功しました。 のコース、もしの二次関数効果は大きい、それからのコースあなたできる検出するそれ、特にもしその三つ回として大きいとしての誤差基準偏差。
今、後のオリジナル出版物のDSD、私たちはだった良いわかっているそれそれだったある問題それ私たちはできませんでした収容する二レベルカテゴリー的な要因。 それで私たちは書きましたある新しい紙でジャーナルの品質テクノロジーで2013年それ示したどうやってに組み込む2-レベルカテゴリー的な要因。
それからで2016年、私たちは書きました別の紙でテクノメトリクスそれ示したどうやってにブロック決定的画面デザインを使用して直交ブロック、ブロックそれは直交にの要因。W eだった試していますステップ-による-ステップに住所の短所それだった関連するとオリジナル実装のこれ方法論。別のものそれ私たちは気づいただったそれ人々だった持っているある少し少しのトラブル知っているどうやってに分析する決定的ふるい分けデザイン。 私たちは発明したの分析技術それだったベースのの上私たちの理解のの構造のあるDSD。 それ取った特定のアドバンテージのの特別構造のあるDSDに作るの分析センシティブにそれ構造。 それよりもよりも試していますに使用いくつかのジェネリックモデル選択道具のように段階的にまたはなげなわまたは1つのそれらの。
これ作ったそれ可能のためにある非専門家でモデル選択に使用これ外のの箱自動化された技術のために分析するある決定的ふるい分けデザイン。 それだったで2017年、しかしあるよまだ問題。
初め、私たちはした書くそれ紙それ追加したカテゴリー的な要因にあるDSD、しかしもしあなた持っていたもっとよりも三つ、の品質ののデザイン行った下、そしてそれだった望ましくない。 で事実、もしあなた持っていたあまりにも多くのカテゴリー的な要因、ものしませんでした見て良いで全て。 それだったの問題。 あ得、二次関数効果持っているされた尖った外に持っている低い力もし彼らは小さい。 の目的のこれ話すはに導入ある新しい家族のデザインそれ住所これら問題。Hえっ私たちは行く。
初め、私持っているにするいくつかのテクニカル予選に説明する何私たちは必要に持っているの能力にするで注文に建てるこれらデザイン。 私は行くに始める外による話しているについて会議行列。 の会議マトリックスはの道具それの2番紙それ議論したDSDで2012年そして紹介された全ての直交DSDのために12要因、 14要因、 16要因、そしてそれでの上。 彼らは使用会議行列に作るそれ起こる。
私必要に見せるあなた何ある会議マトリックスは。 あなたできる見るここ、会議マトリックス、それは四要因と四走る、そしてそこにははゼロの上の対角線要素そしてものそしてマイナスものオフの対角線。 T彼いいねものについてある会議マトリックスはそれもしあなたかけるの転置の会議マトリックスとの会議マトリックス、あなた得るの身元マトリックス回の1つマイナスの番号の行でのデザイン。 私tさんの直交デザイン。
今、会議行列存在するいつの番号の行そして列は等しい。 彼らは四角行列そして彼らはのみ存在するいつの番号の行そして列はの平番号。 あるよある会議マトリックスのために毎平番号の行そして列から二行またはそして二列に30行そして30列、を除外するのためにの場合どこの番号の行そして列は22.その実はされた証明されたそれの場合どこそこにはは2 2行2列ns、の会議マトリックスもっているされた証明されたないに存在する。 それであるよいいえ方法に構築する1つ、悲しいことに、それでも私できない証明するそれ結果自分自身。
わかった、の次もの私必要に話すについては何か呼ばれたあるクロネッカー製品、どれの用途それ円形シンボルとのバツでの真ん中のそれ、それでそれいつあなた見るそれでの方程式、それ手段あなた欲しいに作るあるクロネッカー製品。 のクロネッカー積はまた呼ばれたある直接製品、そしてで事実、 JMPスクリプト言語、言語JSLが作るクロネッカー製品の行列を使用しての直接製品指示、ないのクロネッカー製品指示。
のクロネッカー積のあるベクター1つ積み重ねられたの上上のネガティブ1つとある会議マトリックススタックCの上上のネガティブCとして下に。 何のクロネッカー製品するはのために毎要素での初めマトリックス、それ代替品それ要素回の2番マトリックス。 それで1つ回の会議マトリックスはただの会議マトリックス、そしてネガティブ1つ回の会議マトリックスはネガティブのの会議マトリックス。
基本的に、あるクロネッカー製品の1つマイナス1つとある会議マトリックスただスタックの会議マトリックスの上上の自体。 それでここにありますある場合どこ私したただそれ。あなた持っているある四による四会議マトリックスの上上のその折り畳み、どれのはまた四による四、そしてもしあなただったに追加ある行ゼロ、あなたはそうするだろう持っているある四要素決定的ふるい分けデザイン。
会議行列は役に立つ、クロネッカー製品はまたとても役に立つのために建設中デザイン、としてそれターン外。私持っているある少しもっと予選に行く以上。 させて自分話すある少し少しについてアダマール行列。 アダマール行列はまた四角行列、しかし彼らは構築されたのものそしてマイナスもの。 私たちは持っているアダマール行列建てられたの中へJMPのために毎複数の四走るまたは四行そして四列上に668行そして668列。 それで毎複数の四、私たちはできるサポートあるアダマールマトリックス。
それ良い知られています。 アダマール設計はのプラケット – バーマン語デザインそしての二レベル分数階乗デザイン。 これらは両方アダマール行列。 アダマールはあるフランス語数学者誰が住んでいましたでの遅い19日世紀、そして彼発明したこれアイデア。 私f私の行列は次のとおりでしたメートル行、その転置された回自体。はメートル回の身元マトリックス。
T帽子手段のアダマールマトリックスは直交、番号1つ、そして番号二、それもっているの最高の可能情報についての行そしての列でのマトリックスそれは可能、与えられたそれあなたはを使用して数字間ネガティブ1つそして1つ。 彼らはとても貴重なツールのために建設中デザイン。
今私たちは持っているすべてそれ私たちは必要に見せるどうやってに構築するこれら新しいデザイン。 私たちは電話彼ら直交ミックスレベルデザインまたはOML。 彼らは混合されたレベルなぜなら半分のの列または半分のの要因は三つレベル。 したがって、の三つレベル継続的な要因そして半分のの列または要因は二レベル、そして彼らはのためにカテゴリー的な要因またはのために継続的な要因のためにどれのだったない心配したについて非線形効果。
こちらですの初め方法のために建設中1つの私たちのOML。 もしCサブKはあるkによるk会議マトリックスそしてHサブ2kはある2kアダマールマトリックス、それでHサブ2Kはあるアダマール行列どれのもっている二度として多くの行そして列としての会議マトリックスもっている。
それからもし私たちはスタックある会議マトリックスの上上のその折り重なりそしてそれから複製するそれ、私たちは得るこれマトリックスDD、どれのはただCネガティブC、 CネガティブC、全て積み重ねられたの上上のそれぞれ他の。 DDは二DSD積み重ねられたその上それぞれ他の、マイナスの二中心走るそれDSD通常は持っている。
今、 HHはなぜならDD終了上持っている4k走るなぜならそこにはは四会議行列とK行そして列積み重ねられたの上上のそれぞれ他の。 それでそこにはは4k行でこれデザインそしてK列。 HHはただハタマルドマトリックス積み重ねられたの上上のその折り畳み以上デザイン。
以来Hもっている二k行そして列すでに、積み重ねるそれの上上の自体作るそれ持っている4k行ただのようにのDDマトリックスもっている。 それターン外それあなたできるただ連結するこれら二行列水平方向に作るの直交マルチレベルデザイン。 のDD一部のそれ全てもっている三つレベルあたり要素。 そしてのHH一部のそれもっている二レベルあたり要素。 そしてあなたできる見るそれそこにははｋ、三つレベル要因そして二k二レベル要因。したがって、 4k行デザインあなたできる持っているとして多くのとして3k列。
のために例、もしあなたのデザインKだった六、あなたはそうするだろう持っている24行そして18列。 六のの要因するだろうなれ三つレベルそして12の彼らするだろうなれ二レベル。 今あなた持っている方法もっと二-レベル要因そしてあなたしていない失ったどれでものの特徴のの決定的ふるい分けデザイン。 の主要効果のこれデザインは直交にそれぞれ他の。
こちらですの例どこ私構築されたのOMLからある6×6会議マトリックスそしてある12×12アダマールマトリックス。 あなたできる見るそこにはは24行でこれマトリックスそして18列。 の初め六の彼らはの六、三つ-レベル列、そしての次12はの12二-レベル列。
今、のコース、あなたしないでください必要に使用毎カラムのこれデザイン。 あなたできたまだ使用これデザイン平もしあなた持っていた言う、四または五三つレベル要因そしてセブン二レベル要因。あなたただ取り除く五のの二レベル要因そしてあるカップルのの三つレベル要因、そしてその選別の任意どれのものあなたかもしれない取り除く。
こちらですの2番工事アプローチここ。 CサブKはあるKによるK会議マトリックス、そしてHサブKはあるKによるKアダマールマトリックス。 今だった行くに作成するDDの同じ方法私たちはした前に。 DDはただある決定的ふるい分けデザイン積み重ねられたの上上の自体、マイナスの二相乗効果。 HHはある複製されたアダマールマトリックスの上上のの同じアダマールマトリックス折りたたまれた以上2回。
今もしあなた見てでの二列のものそしてマイナスもの、あなたかもしれない知らせそれそれらの二ベクトルは直交にそれぞれ他の。 それは何作るこれ特定の工事本当に、本当に強力な。でこれ場合、のデザインもっている4K行そしてのみ二K列。 Kのの要因はで三つレベルそしてK要因はで二レベル。
の番号の走るでこれデザインは二度の番号の列。しかしそれはまだあるとても効率的番号の走る与えられたの番号の要因。 そのの同じ効果の決定的ふるい分けデザインで事実。 決定的ふるい分けデザイン持っている二度として多くの、二度として多くのプラス1つ走るよりも要因。
こちらですの例作成したを使用してある4×4会議マトリックスそしてある4×4Hアダマールマトリックス。 いつあなたスタック彼らの上上のそれぞれ他の四回、あなた得る八列そして16行。 コラムあを通してD、あなたできる見るは三つレベルなぜならあなたできる見るそれらのゼロそしてそこにはは四ゼロで毎カラム。
私すべきポイント外それもしあなた持っていたある決定的ふるい分けデザイン、そこにははのみ三つゼロでそれぞれカラム。 持っているの余分なゼロ作るの力のために検出するある二次関数効果ある少しより高いよりものためにの決定的上映されたデザイン。それはの2番工事方法。
の三番目工事方法はとても似ているにの2番、を除外するそれあなた持っている二違う方法の追加するアダマール行列にの例。ここ私たちは持っているのDD一部はの同じとしての初め二工事方法。 のHH一部、そこにはは二HHもの。 1つとのベクター1、1 -1 、-1 、そしての他の1つとのベクター1、 -1 、 -1、1 。 の三つベクトルそれはものそしてネガティブものは全て直交にそれぞれ他の。それ収量の直交主要効果デザイン。でこれ場合、の三番目工事またもっている4K行そして3K列、それはK要因で三つレベルそして二K要因で二レベル。
それらのはの三つ方法。 こちらですの例のそれ工事とを使用してある4×4会議マトリックスそしてある4×4アダマールマトリックス。 の結果はある12-カラムデザインと16行。 12要因で16行。 とても効率的デザインのために探しているで12要因。そのまた直交のためにの主要効果。 主要効果は直交に二-要素相互作用。
今私欲しいに見せるあなた三つスクリプトのために作成これらデザインを使用してJSL。 でのその間、前に私たちは落とすこれ方法論の中へJMP、あなたできる作成するこれらデザインとあるとても単純JSL脚本。 の初め指示は作成ある会議マトリックス、でこれ場合会議マトリックスと六行そして六列。
それからDはの直接製品ののベクトル 1、-1 、 1、 -1そしてC. それ与えるあなたのマトリックスDDそれ私たちは見たで私たちの建築物。 それから八はあるアダマールマトリックスと12行そして12列。 知らせそれ12は二回六。 私たちはだった必要とするそれのためにの初め工事、のアダマールマトリックスもっているに持っている二度として多くの行そして列としての会議マトリックス。
私たちは作るHHによる乗算する1、-1によるを使用しての直接製品、のカーネギー製品工事。 それ与えるあなたある24-走るHHデザイン。 のHものもっている24走るそして12列。 それからの最後ステップはに水平方向連結するDそしてHHに生産するMLどれの私ただ短縮された、短縮されたOMLにML. それからのとしてテーブル指示作るあるテーブル外のそれマトリックス。
のOMLそれ私たちはただ作成したもっている24行そして18列。 六のの列は要因で三つレベル、そして12のの要因はで二レベル。 今、の六での初めラインできるなれ交換されたによる8、10、 12、14上に30、を除外するのために22. の12での三番目ラインしなければならないなれ二度何でも番号あなた置くでの初めライン。 あなたできる使用これ工事に作成する全て種類のOMLデザインただによる変化の数字での初めそして三番目列。
こちらですの2番工事方法脚本。 私始めるまたとの会議マトリックス。 これ時間私はやってるある会議マトリックスの四行そして四列。 Dはある直接製品の1、-1 、1、-1そしてC. それはの同じとして前に。
これ時間私作るHなれアダマールの四その代わりの二度の番号での初めライン。 私持っているに持っているあるベクターと四要素に直接製品とH. 私が使う1、1、-1、-1、使用のクロニクル製品のそれまたはの直接製品JMPとJSL話す。 私得るあるデザインそれもっている16行そして八列による水平方向連結するそれダブル垂直ラインもの水平方向連結する二行列そしてそれからのSテーブル作るのテーブル外のそれ。 これ2番工事もっている16行そして八列。そこにはは四要因で三つレベルそして四要因で二レベル。 の四での初めそして三番目行できるなれ交換されたとどれでも平番号のためにどれのある会議マトリックス存在します。
私必要に正しい自分自身。 の会議マトリックスもっているになれある複数の四で注文のためにこれに仕事、なぜならのアダマールマトリックスはある複数の四。
こちらですの最後工事方法。 また、私たちは持っているある会議マトリックスの四、しかしそれできたなれ四、それできたなれ八、または12または16. 私たちは作るある直接製品のこれベクターのものそしてネガティブものそしてCに得るの複製された決定的ふるい分けデザイン。 ここ私たちは作成するあるアダマールマトリックスの四、しかし私たちは持っている二違う直接製品。 の初め1つどこだった作るあるクロニクル製品の1、 1、 -1、-1とHさん、そしての2番1つだった作るあるクロニクル製品または直接製品の1、-1 、 -1 、 1そしてH.
それらのは二違う行列そして彼らは起こるになれ直交にそれぞれ他の。 それから私たちは水平方向連結する全て三つのこれら行列そして作るあるテーブルからそれ。 これデザイン今もっている16行なぜならその四走るでの会議マトリックス回四。 あなた持っている16行そして12列。 そこにはは四要因で三つレベルそして八要因で二レベル。ここは三つとても簡単JSLスクリプト。に作るこれらデザイン、病気置くJSLの中への... いつそれ行きますの中へのJMPコミュニティ、病気追加のJSL。 病気また追加いくつかの例のこれらOMLデザインそれあなたできる使用。
今私欲しいに話すについてある少し少しについてのプロパティのこれらデザイン。ここ私たちは見るのデザインプロパティのために方法1つそしての色地図そしての相関関係ショーそれそこにははいいえ相関関係間どれでものの12要因でこれまたは実は18要因でこれデザイン。の三つ-レベル要因はについて10%少ない効率的に見積もるよりもの主要効果よりもの二-レベル要因。 それはなぜならののゼロでそれぞれのそれらの列。 それしませんヘルプあなた、のゼロしないでくださいヘルプあなた見積もり主要効果。
今私欲しいに見せるあなたのエイリアス行列のためにこれデザイン工事方法。 あなたできる見るそれそこにははある多くの主要効果それは無相関と二-要素相互作用、しかしそこにははまたある多くの主要効果それは相関のあると二-要素相互作用。
の三つ-レベル要因主要効果はないエイリアスとどれでもの彼らの二要素交流。 の同じはまた真実のの二-レベル要因。 彼らの主要効果はないエイリアスと彼らの二-要素相互作用なぜなら両方側面のこれデザインは構築されたから折り畳み-以上デザイン。 W e見るそれあるよとてもある少しの潜在的エイリアシングの主要効果からアクティブ二要素相互作用。 でいくつかのセンス、方法1つはある少しより危険なに使用よりもの他の方法。
ここはのデザインプロパティのために方法二。 あなたできる見るそれここ私は作るあるデザインそれもっている16要因そして八列、つまり16 f行または八要因。 の三つ-レベル要因持っている15%より長いです自信間隔よりもの二-レベル要因。 また、それはなぜならそれらの四要因全て持っている四ゼロ。 四のの16走るはゼロその代わりの1または-1.
のいいねものについての2番デザイン工事はそれなしのの主要効果は相関のあるとどれでも二-要素相互作用。 それもっている多くののの望ましい効果または特徴のある決定的ふるい分けデザイン。あるよある多くの直交性間ペアの二-要素相互作用、しかしそこにははまたいくつかの相関関係。 あなたできる見るここはいくつかの相関関係、ここはいくつかの、そしてそれでの上。
ついに、のデザインプロパティのために方法三つ見せるそれ三つ-レベル要因はある少し少ない効率的に推定よりも二-レベル要因15%、 15.5%。 私たちはできる見るそれあるよいくつかのエイリアシング間主要効果そして二-要素相互作用、しかしないとして多くのとしてのためにのデザイン工事番号1つ。 で条項の危険、これ収容するもっと要因と少ない危険よりもの初め工事方法。
私はそうするだろうのように今に比較するDSDにの直交主要効果または混合-レベルデザイン。 あなたできる作るあるDSDと八要因、八、三つ-レベル要因、そしてそれするだろう持っている17走る。 私fあなた得る取り除くのの中心走る、あなたするだろう持っているある走るそれは直接匹敵しますとあるマルチレベル16-走るデザインそれあなたは見たでデザイン工事あまりにも。
今、もし私たちは比較するの効率のために見積もる主要効果、の決定的ふるい分けデザインはのみ91% D効率的と尊敬にの混合-レベルデザイン、のG効率は92%、のあ効率はだいたい90%そしての私効率はだいたい82%。 Yあなたできる見るそれの分数ののデザイン空間プロットショーそれの曲線のためにの混合-レベルデザインは下にの曲線のためにの決定的画面デザインかわいい多くのどこにでも。 これデザインは明らかに好ましいにの被告画面デザインのために見積もる主要効果で少しでも。
今私欲しいに話すについてデータ分析そして使用の例。 私は作成したあるデザインを使用しての2番工事そして私作成したあるYベクターによる追加するランダム普通エラーにある特定の関数と両方主要効果そして二-要素相互作用そして丸めるそれに二10進数場所。 の真実方程式、の真実関数はこれ1つここ。 それもっているA、B、EそしてF主要効果は全てアクティブそしてのAB、BEそしてEF二-要素相互作用は全てアクティブ。
それはある関数それなしエラー。 私追加した普通ランダムエラーとある標準偏差の1つ。 何私使用済みだった以来これデザインできるなれフィットを使用してのフィット決定的ふるい分けデザインプラットホーム内でJMP、それは何私使用済み。 ここあなた見るそれのフィット決定的ふるい分けデザイン見つけます全てセブン本物効果そしてしません探すどれでも偽りの効果。 それ取得のちょうど正しいセットの効果。
の偏差間の真実パラメータ価値観そしての推定パラメータ価値観はかわいい小さい。 のために例、の真実パラメータ価値のために要素あは2.03そしてその見積もりは2.45プラスまたは-35。それは1つ標準偏差それでそのただある少し少しもっとよりも1つ標準偏差からその真実価値。
ここそれの真実価値のの係数のBは3.88そして私得る3.94、どれのはとても近いにそのちょうど正しい価値。 あなたできる見るのためにあなた自身の推定価値のの根平均二乗エラーは1.2そしての真実額のランダムエラー私追加しただったその通り1つ。 あなたできる見るまた、これ分析手順もっている本当に選ばれたのちょうど正しい分析。
今私欲しいにするある少しJMPデモそれショー基本的にの実際のによる予測的なプロットそれあなた見るそこには下に。 それからこれプロットショーそれの残差しないでください持っているどれでも表示のどれでも問題として良い。 私は行くに離れるパワーポイントのためにある2番そしてただ行くにJMP。 こちらです私のデータ、ここにありますの関数といいえエラー。 私できる見せるあなたそれ、それはただこれ式それ私示したあなたでの滑り台。
それからここにありますのデータどこ私は追加したランダムエラーにそれぞれのこれら価値観とそれ。 それから何デルタは、はの違い間の予測式のYそしてのYといいえエラー。これら価値観はどうやって遠い私たちは逃したの真実価値のYのために毎ポイント。
もし私するのフィット決定的ふるい分けデザインのYさん私得る何私示したあなた前にそして私得るの正しい主要効果そしてまたの正しい二要素相互作用。 それからいつ私組み合わせる彼ら、私得るの正しいモデルとの正しい美術、とても近いにの真実見積もりのシグマ。
もし私走るこれモデルを使用してフィットモデル、これはの実際のによる予測されたプロット私得る。 これはの残留物プロット私得る。 こちらですの予測プロファイラーそれショーの予測的な価値のY. あなたできる見るそれもしあなた見てでのスロープののラインのBそして見るとして私変化の価値のあ、のスロープのB変化します。 もし私変化これB、のスロープのあ変化、もし私変化E、のスロープのF変化します。
これを示します相互作用ハプニング。もし私欲しかったに最大化するこれ関数、私するだろう選ぶの高い価値のためにそれぞれのの要因。 それから1つののもの私しただった私作成したあるプロファイラーそれどこ私見てでこれはの真実関数、これは私の予測的な式そしてこれはの違い間それらの二機能。
これはの設定それリードにの最大違い間の予測的な価値そしての真実価値のの関数。 それは何私欲しかったに見せるあなたはJMPそして病気動く戻るに私のスライド今。 させて自分要約すると、私たちは持っています話しましたについて決定的画面デザインと彼らの長所そして短所。
私それから紹介されたのアイデアのある年代記録者製品そして示したどうやってに構築するこれら直交マルチレベルデザインで三つ違う方法。 私示したあなたのJSLスクリプト、私共有のJSLスクリプトのために建設中これらデザイン。
あなたできる使用これ脚本による変化の数字での初めそして三番目行に作るデザインそれとますます大きい数字の走る。 私話しましたについての統計的プロパティのこれらデザインそして特定の示したそれ彼らの直交性、しかしまたでの場合のデザイン工事二、ないのみは彼らは直交のためにの主要効果、しかしの主要効果は直交にの二要素相互作用。
デザイン工事二のみ存在しますのためにデザインそれ持っているある複数の16行そして列、どれのはあるわずかな不利益比較して、あるよもっと柔軟性との他の近づいてきます。 それからついに私示したどうやってに分析するこれらデザイン。 させて自分作るあるカップルの推奨事項。
デザイン工事方法二はの最も安全なアプローチなぜならの全てのの直交性関与したそしての事実それの二要素相互作用は無相関と主要効果。 私尖った外すでにそれあなたしないでください持っているに使用全ての列。
あなたできる作成する1つのこれら設計そしてそれから投げる離れてある列で注文に収容するの真実番号の要因それあなた持っている。 のアドバンテージのやってるそれはそれあなた意思また得るより良い見積りののエラー分散。
それからその重要に覚えてそれの三つレベル要因はのために継続的な要因のみ。それしないだろう作るセンスに持っている三つレベルカテゴリー的な要因のためにこれら列なぜならそこにはは遠い少ないゼロ要素よりもものそしてプラスもの。
あカップルのもっともの。 二次関数効果それターン外、はわずかにより良い推定によるの直交主要混合されたレベルデザインよりもあるDSD。 しかしもしあなた欲しかったに改善するの二次関数効果推定、あなたできた追加二行のゼロにの継続的な要因。 それらのするだろうなれのように中心点。
それからのためにのカテゴリー的な要素、あなたできる選ぶどれでもベクターのプラスものそれもっているプラスものそしてマイナスものでそれ。 それからの他の、の2番行するだろう持っているただの折り畳み以上のの初め行でのものそしてマイナスもの。 それは全て私持っているのためにあなた今日。 感謝あなたとても多くののためにあなたの注意。
