Niveau : Intermédiaire
Carly Metcalfe, assistante de recherche, Université d'État de l'Arizona
Bradley Jones, chercheur distingué JMP, SAS
Douglas Montgomery, professeur titulaire, Université d'État de l'Arizona
Les plans non réguliers constituent une alternative préférable aux plans IV à résolution régulière, car ils évitent les interactions à deux facteurs confondantes. Par conséquent, ils permettent d'estimer et d'identifier quelques interactions actives à deux facteurs. Cependant, en raison de la structure d'alias parfois complexe des plans non réguliers, certaines stratégies de criblage classiques ne parviennent pas à identifier tous les effets actifs. Dans ce poster, nous présentons plusieurs plans non réguliers sans confusion, à six facteurs et 16 exécutions, avec des effets principaux orthogonaux. Nous proposons une approche de sélection de tous les modèles possibles qui sélectionne le modèle à erreur quadratique moyenne minimale parmi les quinze modèles du second ordre à quatre facteurs. Nous montrons qu'en utilisant notre méthode, la probabilité d'omettre des effets actifs est minimale pour une grande variété de modèles hypothétiques. Une simulation utilisant JSL est réalisée pour comparer cette méthode à une approche par étapes de sélection directe.
