六因子無混雜設計的模型選擇 (2019-US-EPO-205)等級：中級
亞利桑那州立大學研究助理 Carly Metcalfe
Bradley Jones，SAS JMP 傑出研究員
蒙哥馬利（Douglas Montgomery），亞利桑那州立大學董事教授
非規則設計是規則解析度 IV 設計的更好替代方案，因為它們避免了混淆的雙因子交互作用。因此，非規則設計可以估計和識別一些活躍的雙因子交互作用。然而，由於非規則設計的別名結構有時很複雜，一些經典的篩選策略無法辨識所有的活性效應。在這張海報中，我們重點介紹了幾種無混雜、六因素、16 次運行且具有正交主效應的非規則設計。我們提出了一種所有可能模型選擇方法，從所有十五個二階四因子模型中選擇最小均方誤差模型。我們表明，透過使用我們提出的方法，對於大量假設模型來說，缺失活躍效應的機率很小。使用 JSL 進行模擬，以將此方法與前向選擇逐步方法進行比較。
