Hallo,
Ich bin
Ryan
Lekivetz,
Manager
von
Die
DAMHIRSCHKUH
Und
Zuverlässigkeit
Team
bei
JMP.
Heute Ich bin gehen Zu sprechen Zu Du um
a Klasse von gesättigt mischen- Ebene hauptsächlich Effekte Entwürfe für sogar Nummer von läuft.
Das Geräusche wie a Schluck,
Aber Also erhalten ein Verständnis von Was Das Ist von Die Zeit war fertig.
Wenn Du sehen In Mein JMP Zeitschrift Hier,
hier ist a rauh Idee als Zu Was Die Gliederung Ist gehen Zu sehen wie.
Jetzt, bei Die Anfang von obwohl, I Tun haben Zu Anruf aus,
Also I haben drei Mitarbeiter An Das Projekt.
Bradley Jones, WHO sollen Sei vertraut Zu viele von Du bei JMP,
Gut gemacht Majumdar Und Chris Nachtsheim.
Nur manche Geschichte Und Vorrunde .
Krank sagen normalerweise...
Wenn Du sehen In Dort, Wir gesprochen um hauptsächlich Effekte Designs.
Jetzt, normalerweise, Wann Wir denken von Screening Entwürfe,
Wir oft denken von Faktoren Sein alle bei zwei Ebenen.
Dein Standard Bruchteil Fakultät Entwürfe Das Du sehen In Lehrbücher,
Aber Wirklich es gibt Das groß Frage, Was um nichtlinear Auswirkungen?
Von Kurs, es ist Großartig Wir wollen Zu finden aus diese am meisten wichtig hauptsächlich Effekte,
Aber Was passiert Wenn Dort Ist manche Nichtlinearität?
In besondere, In 2011,
Definitiv Screening Ausführungen oder DSDs Schlag Die Szene.
Der groß Ding mit diese DSDs,
Hier Wir war vorausgesetzt alle Die Faktoren war kontinuierlich.
Jede Faktor Und DSDs Sind gehen Zu Sei bei drei Ebenen.
Das gab manche Hoffnung von Sein fähig Zu erkennen quadratisch Effekte
Wann Sie war groß.
Krank sagen Das War eins von Die groß Popularität von DSDs.
Der Entwürfe war gehen Zu sprechen um Hier.
Unser hauptsächlich Wirkung, Wenn Du denken von DSDs,
nicht nur war Sie Gut bei Kommissionierung hoch hauptsächlich Effekte,
war Auch suchen bei Quadratische Und Interaktionen.
Der Entwürfe war suchen bei Hier
Sind Wirklich hauptsächlich Effekte Screening als unser primär Ziel.
Von hauptsächlich Effekte Screening, Ich bin sagen Wir haben unser Liste von Faktoren
Und Wir wollen Zu finden aus welche von diese Sind Die primär Treiber.
Wir wollen Zu finden aus diese bedeutsam hauptsächlich Effekte.
Wenn war Wirklich glücklich, Wir Mai erhalten manche quadratisch Interaktionen.
Aber wieder, hauptsächlich Effekte Screening Ist Die groß Ding.
Was du bist gehen Zu finden Hier Ist war gehen Zu haben a mischen
von drei- Ebene Und zwei- Ebene Faktoren.
Wohingegen Die DSDs hatte alles bei drei- Ebenen,
Hier Wir haben mehr von Das mischen von drei Und zwei- Ebenen.
Eins von Die Dinge Zu zahlen Aufmerksamkeit Zu
Ist Nur wie endgültig Screening Designs.
Wann war reden um diese dreistufig Faktoren,
war gehen Zu annehmen Das Sie sind kontinuierlich.
In besondere, Das bedeutet war nicht suchen für Gleichgewicht.
Oft Du sehen In Das Titel Wo Wir sprechen um gemischt Ebenen.
War reden um drei Und zweistufig Faktoren.
Aber Krank sagen traditionell Wann Wir denken von senkrecht Strahlen,
Die dreistufig Faktoren Sind kategorisch,
Und Also Wir wollen Zu sehen jede Ebene ein gleich Nummer von mal.
Was war gehen Zu finden Hier Ist Das diese dreistufig Faktoren
sind j ust gehen Zu haben a wenige Nullen.
Eins von Die andere groß Dinge, obwohl,
Ist Das war gehen Zu haben fast als viele Faktoren als Wir Tun läuft.
Das ist Wo Das Idee von gesättigt Und Die Titel kam aus.
Gesättigt Nur bedeutet effektiv Das I haben Nur als viele Faktoren als I Tun läuft.
Das ist Wo Auch Das hauptsächlich Effekte Screening
Weil Jetzt I haben Also viele Faktoren,
Wenn Du Start angesichts Quadratische Interaktionen,
das ist ein schrecklich viel von Bedingungen.
Weil war suchen bei Also viele Faktoren,
war Nur hoffend Wir dürfen erkennen diese bedeutsam hauptsächlich Effekte.
Wenn Du denken um andere Entwürfe,
Wenn Du denken um Das mischen von drei- Ebene Und zwei Ebenen,
Jetzt sofort Was könnte kommen Zu Geist
Ist manche von Die klassisch Taguchi Entwürfe, also die L18 oder Die L36.
Diese von Du WHO Sind vertraut mit JMP,
Du Mai wissen Das Du dürfen erstellen Definitiv Screening Design
Aber hinzugefügt zweistufig Faktoren.
Der Entwürfe Hier I würde fast sehen bei als ein Verlängerung Zu manche von diese.
Hier war gehen Zu haben a viel mehr zweistufig Faktoren
als Du könnte wollen Zu, obwohl, In unser Standard DSDs.
Krank sagen Das Ist Auch ein Bereich, obwohl, das ist gepflückt hoch In Dampf
a viel In diese Vergangenheit wenige Jahre.
Du sehen manche Referenzen Hier
als Zu andere Autoren Das Sind Denken um Das Dasselbe Problem,
einschließlich a Papier Das Krank kommen zurück Zu bei Die Ende.
Du sehen Das zuletzt, Die Jones, Lekivetz, Und Nachshteim Papier.
Das ist Genau genommen verwandt Zu Das arbeiten als Also.
Lass uns sehen, hoffentlich war alle In Die Dasselbe.
Wenn Wir gehen zurück Zu Das Titel.
Der gesättigt Nur bedeutet Wir haben a viel von Faktoren relativ Zu Die laufen Größe.
Unser gemischtes Niveau bedeutet Das Wir haben manche zweistufig Und dreistufig.
Nur Zu erwähnen Die zwei- Ebene könnte Sei kontinuierlich als Also,
Wo war Nur nicht interessiert In suchen bei diese quadratisch Effekte.
Hauptsächlich Effekte Design sagt das ist Wo
unser am meisten wichtig Ding Ist Finden diese bedeutsam hauptsächlich Effekte
Und Das sogar Zahlen von läuft,
Es dreht sich aus Die Entwürfe, Wenn Du erinnern Das abrufen Die Gliederung,
alle diese Entwürfe war suchen bei Sind gehen Zu Sei ein sogar Nummer von läuft.
Jetzt, Wann Wir denken um Gebäude diese Entwürfe,
Also In manche von diese vorläufig,
I sollen Wirklich sprechen um Die Gebäude Blöcke.
Diese Entwürfe Sind gehen Zu Sei gebaut auf
mit andere Matrizen oder andere Entwürfe In Die Literatur.
Abhängig An Wie vertraut Du Sind mit Definitiv Screening Designs,
es gibt Das Idee von etwas angerufen a Konferenz Matrix.
A Konferenz Matrix Ist Nur ein M von M Matrix
Das Wir verwenden Zu Konstrukt Definitiv Screening Entwürfe.
Eins von Die Hübsch Dinge mit Konferenz Matrizen
Ist Das In allgemein,
Sie existieren für Vielfache von zwei Reihen Und Spalten.
I sagte In allgemein,
es gibt a Konferenz Matrix für jeder mehrere von zwei
aus 2 bis 30, außer für 22.
Etwas Zu erwähnen Hier, obwohl,
Ist Das In Die Fälle Wo a Konferenz Matrix tut nicht existieren,
oder lasst uns sagen Wenn Du haben ein seltsam Nummer von läuft,
Du dürfen verwenden etwas angerufen a Pseudo- Konferenz Matrix.
A Pseudo- Konferenz Matrix sagt,
I wollen Zu machen Es sehen als schließen als I dürfen Zu a Konferenz Matrix,
welche hat Das besonders Eigentum.
Was Eigenschaften a Konferenz Matrix haben?
Also, Wenn I nehmen C transponieren T, oder umgekehrt, C C transponieren,
es ist gehen Zu Sei M Minus 1 mal Die Identität Matrix.
Was Das Wirklich bedeutet Ist Das diese Spalten,
Die Spalten von Die Matrix C, senkrecht.
Wenn I nehmen Das kreuzen- Produkt von beliebig zwei Spalten,
war gehen Zu erhalten a null.
Aber beachten Wir haben Das M minus 1,
Weil eins von Die andere Merkmale von Die Konferenz Matrix
Ist Das jede Reihe Und Spalte hat genau eins null.
Wenn Du haben JMP 17.2,
Also Krank zugeben Das Das JSL Erste zeigt hoch In JMP 17.2,
Also Wir haben Das Befehl für Konferenz Matrix.
Hier I dürfen Nur fragen für Die Dasselbe 6x6 Konferenz Matrix.
Wieder, Was ist Die besonders Eigentum?
Also, Wenn Wir sehen, Also Wenn I nehmen C mal C transponieren oder umgekehrt,
I erhalten 6 Minus 1, welche Ist 5 mal Die Identität Matrix.
Jede von diese Spalten Ist gehen Zu Sei senkrecht.
Wieder, Start a JMP 17.2, Du dürfen erstellen dein eigen Konferenz Matrix
Nur von Geben Es Die Befehl.
Hier I gesucht a Sechs-Run Konferenz Matrix, Also I War fähig Zu setzen Das In.
Lass uns versuchen Es mit acht wie du sehen.
Es gibt ein 8 von 8 Konferenz Matrix.
Das ist eins von Die Gebäude Blöcke Das Wir brauchen.
Ein anderer eins Ist a ähnlich Typ von Struktur.
Es ist angerufen a Hadamard Matrix.
Der Unterschied Ist a Konferenz Matrix hatte Werte von Negativ eins, null, Und eins.
A Hadamard Matrix Nur hat Werte von Plus Und Minus eins.
A Hadamard Matrix existiert für am meisten Vielfache von vier.
In besondere, Das Ist Wo Wann Du hören Hadamard Matrix,
ein anderer Ding du wirst hören um oft mal Ist ein senkrecht Array.
In besondere für a Hadamard Matrix, Es hat Das Dasselbe Eigentum.
Wenn I nehmen Es von es ist transponieren,
In Das Fall, I erhalten N mal Die Identität Matrix.
Wenn Du abrufen Die Konferenz Matrix,
Es War Das M Minus 1,
Die Befehl Weil Wir hatte eins null In jede Reihe Und Spalte.
Hier es ist gehen Zu Sei N mal Die Identität Matrix.
Der Idee Hier Ist Das Wenn I nehmen beliebig Paar von Spalten,
Wir haben Das Konzept von Orthogonalität für beliebig Paar von Spalten.
Ähnlich Zu Die Konferenz Matrix,
Wir Genau genommen haben a besonders Befehl In JSL für Bauen a Hadamard.
Lass uns nehmen a sehen Hier.
Wenn Du beachten, lasst uns Nur sagen Hadamard 8,
Das Ist gehen Zu geben Mich ein 8-Lauf Hadamard Matrix.
Wenn Wir sehen um Einnahme a Hadamard,
Die Strand Reihen, Dort Wir erhalten acht mal Die Identität Matrix.
Wieder, Also Was Das bedeutet, Wenn I nehmen beliebig Paar von Spalten,
Sie sind gehen Zu Sei senkrecht, welche Du dürfen Genau genommen bereits sehen.
Nur vorgeben Das Das Erste eins Ist wie ein abfangen.
Du sehen, alle von diese Sind ausgewogen.
Ich bin gehen Zu erhalten Das Idee von Orthogonalität.
War Genau genommen fast Dort mit unser Gebäude Blöcke.
Der zuletzt Stück Das Wir brauchen Ist etwas angerufen Die Kronecker Produkt.
Was du wirst sehen Ist Das hindurch Wir Mai nicht sogar Wirklich brauchen
Zu denken von Es In Bedingungen von a Kronecker-Produkt.
Nur oft Wann Wir erstellen diese Entwürfe, das ist Die Weg Wir wie Zu denken von diese.
Du wirst sehen a Kronecker-Produkt Ist bezeichnet von Das Symbol.
Es Aussehen wie a Multiplikation mit a Kreis um Es.
In JMP oder ein anderer Definition für Kronecker-Produkt
Ist angerufen Die direkt Produkt.
Es Nur passiert es ist a komfortabel Weg Zu Konstrukt Designs.
Alle von Das, Kronecker-Produkt oder direkt Produkt Ist,
Wenn I nehmen a Matrix A Und Die Kronecker-Produkt von B,
I nehmen jede Element von A
Und anwenden Es Zu Die gesamte Matrix B über Und über wieder.
Wo Das kommt In praktisch,
lasst uns sehen Wo Du Mai haben gesehen etwas wie Das vor.
Wieder, Wir haben a direkt Produkt, und JSL Befehl.
Lass uns sagen Wenn I Nur gesucht Zu Start mit Das 6x6 Konferenz Matrix.
Jetzt lasst uns sagen Wenn Mein Matrix A, Also denken Hier In Das Kronecker-Produkt A,
I Nur nehmen diese 2 von 1,
Also zwei Reihen Plus eins Und a Minus eins,
Und direkt Produkt mit C.
Was Tun I erhalten Hier?
Also, Das Ist effektiv Wenn I hinzugefügt a Center laufen,
Das würde Sei a 13-Lauf DSD Und sechs Faktoren.
Von Einnahme Das eins Und Minus eins,
Also mit Die Kronecker-Produkt hoch Hier mit Das Plus eins,
I erhalten Das Konferenz Matrix C, Und runter unten I erhalten Negativ C.
Das Kronecker-Produkt Ist Nur a komfortabel Weg
Zu denken um Dinge wie Was Wir könnte Anruf af altüber.
Mit diese vorläufig Ist Erledigt,
Jetzt Wir dürfen Genau genommen Start reden um diese anders Konstruktionen.
Der Erste Verfahren Ist Die am meisten, Krank sagen Die am schönsten von alle von ihnen.
Was war gehen Zu sagen, Das Ist Wo unser laufen Größe
Ist gehen Zu Sei a mehrere von acht.
Was Sind Wir tun Hier?
Also, Hier war gehen Zu Start.
War gehen Zu haben a Konferenz Matrix von Befehl M gleich 4K.
Wieder, erinnern, Die Konferenz Matrizen
neigen Zu existieren als lang als Wir haben ein sogar Nummer.
Ebenfalls, für Die Hadamard Matrix,
das ist Wo war suchen für Vielfache von vier.
Hier Ich bin gehen Zu nehmen a Konferenz Matrix
von Befehl M Und a Hadamard Matrix von Die Dasselbe Befehl
Wo war vorausgesetzt Hier Das beide existieren.
Was Ich bin tun Hier Ist Ich bin gehen Zu falten über.
Du dürfen Genau genommen äußern Das als a Kronecker-Produkt,
Aber Hier I finden Es mehr komfortabel Nur Zu schreiben Es Das Weg.
Du sehen, Das Erste Teil Aussehen wie a Definitiv Screening Design.
Ich bin Einnahme a Konferenz Matrix Und faltbar Es über.
Dann An Die andere Seite, Ich bin Replikation Das Hadamard Matrix.
Ich bin Einnahme a Kopie von Das.
Was Tun Wir erhalten mit Das Design?
Also, diese Erste M Spalten Das Sind gebildet aus Die Konferenz Matrix,
das ist gehen Zu geben uns M dreistufig Faktoren.
Der übrig M Minus 1 Sind alle gehen Zu Sei zweistufig Faktoren.
Das C Teil Ist gehen Zu Sei für dreistufig,
Das H Teil für zweistufig.
Was Tun Wir Ende hoch mit?
Also, Was Wir tat, Wir grundsätzlich verdoppelt diese Hier.
War gehen Zu haben zwei M-Läufe Und zwei M Minus 1 Faktoren.
Lass uns nehmen a sehen bei Was Das könnte sehen wie.
Lass uns sehen ein Beispiel Hier.
Lass uns nehmen Mein C.
Ich bin gehen Zu Nur erstellen ein 8 von 8 Konferenz Matrix.
Erste, lasst uns Konstrukt diese dreistufig Spalten.
Ich bin gehen Zu nehmen Das direkt Produkt.
Wieder, In Das Fall, I wollen Das Umschlag, I wollen C Und Minus C.
Lass uns nehmen a sehen bei Was C Aussehen wie.
Wieder, Das Ist Nur Das Umschlag Struktur An Das.
Eins Ding Hier, Du bemerkt I sagte Die übrig M-1 Spalte
für Die zweistufig Faktoren.
Der Grund für Das...
Lass uns nehmen a sehen bei Die Hadamard Matrix von Befehl 8.
Wenn Ich bin gehen Zu replizieren Das, Wenn Ich bin gehen Zu Kopie Das,
Also, Das Erste Spalte Hier Ist gehen Zu Sei für Die abfangen.
I nicht wollen Zu setzen Das als eins von Mein Design Faktoren
Wenn Es niemals Änderungen,
Wenn es ist Konstante hindurch Die gesamte Ding.
Wenn Du beachten Hier, Ich bin gehen Zu Nur fallen Die abfangen.
Jetzt I haben ein 8 von 7 Design.
Wenn Du beachten, Ich bin gehen Zu verwenden Die direkt Produkt wieder Hier.
Aber stattdessen von mit Die Konferenz Matrix
Wo I War mit eins Und Minus eins, I Nur wollen Zu machen a Kopie
von Das Hadamard Matrix H ohne Die abfangen.
Lass uns geben Das a sehen.
Wir dürfen nehmen a sehen Hier An Das Matrix
Wo Du sehen Das Die eins, eins, eins.
Du dürfen Genau genommen sehen Wo Es bekommt Nur Kopie Es wieder.
Es ist Nur Die Dasselbe Matrix gestapelt An Spitze von selbst.
Wenn I verketten alle von diese zusammen, Du dürfen sehen I haben a 16 von 15.
I dürfen Genau genommen Nur erstellen Das Daten Tisch.
I haben Das Design Jetzt, a 16-Lauf Design mit 15 Faktoren.
Der Erste acht von diese Sind drei Ebene Und Die übrig Sieben Sind bei zwei Ebenen.
Lass uns Nur nehmen a sehen.
Lass uns gehen Zu Design Diagnose
Und lasst uns sehen Was Das Aussehen wie Und auswerten Design.
Du dürfen sehen I Nur erstellt a hauptsächlich Effekte.
Das könnte Sei hart Zu sehen, Also Das Aussehen hübsch unordentlich,
Aber Du dürfen bereits sehen es gibt a besonders Struktur mit diese Designs.
Eins Ding I wollen Zu Punkt aus, lasst uns erhalten loswerden von Die alias Bedingungen.
Lass uns Nur sehen bei Die Korrelationen Hier mit diese hauptsächlich Effekte.
Du dürfen sehen In Das Fall,
Genau genommen, alle Mein hauptsächlich Effekte Sind senkrecht Zu jede andere.
Eins Ding Zu Punkt aus Hier,
Weil I War mit Das Hadamard Matrix als a Gebäude Block,
diese zweistufig Entwürfe, Wir haben alle Das Hübsch Orthogonalität Dort.
Du wirst beachten Das Bruchteil Zunahme In Vertrauen Intervall Länge
Ist a wenig bisschen höher.
Warum Ist Das?
Also, das ist Weil Wir haben diese dreistufig Faktoren.
Diese Erste Faktoren Sind bei drei Ebenen.
Was Das bedeutet Ist Das Wenn Dort Ist a quadratisch Wirkung,
Jetzt Das Ist Geben Mich manche Hoffnung von Erkennen Das.
Wieder, nicht vergessen, war bereits bei 16 Läufe Und 15 hauptsächlich Effekte.
Wenn Wir Start Denken um quadratisch Effekte Und Interaktionen,
Wir Wirklich haben Zu Hoffnung für diese groß Effekte
Wann Es kommt Zu tun beliebig Modell Auswahl.
Wenn Du denken von a traditionell Design Wo Wir nur hatte zwei Ebenen,
In Das Fall, Wir würde haben NEIN Hoffnung
von Sein fähig Zu erkennen beliebig quadratisch Wirkung.
Das ist Das Erste Konstruktion.
In manche Sinn, das ist Wo alles Werke aus schön.
I haben a Konferenz Matrix Und I hatte a laufen Matrix verfügbar Zu Mich.
Das gibt Mich a laufen Größe das ist a mehrere von acht.
Jetzt Was passiert Wenn I nicht haben eins von diese?
Lass uns sagen Mein Design Ist gehen Zu Sei a mehrere von vier.
Der laufen Größe Ist gehen Zu Sei a mehrere von vier.
Lass uns annehmen Jetzt Das I haben a Konferenz Matrix verfügbar Zu Mich,
Aber Vielleicht I nicht haben a Hadamard Matrix.
Wenn Du abrufen vor,
Wo für Mein Hadamard, I brauchen Es Zu Sei a mehrere von vier,
Die Original laufen Größe, Also Das Wann I verdoppelt Es, Es War a mehrere von acht.
Stattdessen, Vielleicht Wenn I nicht haben a Hadamard Matrix,
I könnte verwenden etwas wie a D-optimal hauptsächlich Effekte planen.
Das würde Nur Sei Wenn I ging hinein Brauch Design.
Lass uns sagen Wenn I gesucht für sechs läuft, I würde gehen hinein Brauch Design
Und sagen I haben fünf hauptsächlich Effekte, fünf Faktoren,
Und I wollen sechs Läufe für a hauptsächlich Effekte.
Das Konstruktion Genau genommen Aussehen a viel wie Es tat In Verfahren 1.
Der nur real Unterschied Ist stattdessen von Das Hadamard Matrix,
Jetzt Ich bin gehen Zu Sei mit Das D-optimal hauptsächlich Effekte planen.
Aber Es dreht sich aus Zu Sei Die Dasselbe Ding Hier.
Ich bin gehen Zu haben diese Erste M Spalten für Die dreistufig Faktoren,
Die übrig M minus 1 für Die zweistufig.
Ich bin Wirklich bei Das Idee von Sättigung
Weil von Die Zeit I Faktor In Die abfangen,
Ich bin bei zwei M-Läufe Und 2 M Minus 1 Faktoren.
Lass uns nehmen a sehen bei Wie Das eins könnte sehen.
In Das Fall,
Ich bin gehen Zu gehen mit a 10-Lauf Konferenz Matrix,
welche wieder, Weil das ist a mehrere von zwei,
I dürfen erstellen a Konferenz Matrix.
Der eins Ding Zu zahlen Aufmerksamkeit Zu Hier, obwohl,
Weil war bei 10- läuft,
es gibt nicht gehen Zu Sei a Hadamard Matrix von Befehl 10 verfügbar Zu uns.
Lass uns Konstrukt obwohl Erste obwohl, lasst uns Nur falten über Das CC.
Wieder, das ist Nur Das DSD-ähnlich Struktur.
Jetzt In Das Fall, Weil I nicht haben Das Befehl,
Und Also Das Ist Wo Du könnte entscheiden Wie Zu Tun Das.
Du Mai Genau genommen sogar haben dein eigen Design Das Du wollen Zu verwenden In Das Fall.
Krank sagen In Das Fall, Ich bin zeigt a D-optimal hauptsächlich Effekte.
Du Mai wollen Zu verwenden etwas Ich kann a Bayesian D-optimal
Wo Zwei-Faktor Wechselwirkungen Sind Wenn möglich.
Aber Also In Das Fall, alle Das Ich habe Erledigt
Ist Ich habe genommen Die D-optimal, 10-Lauf Design für neun Faktoren,
Und Ich habe Nur passiert Zu enthalten Die abfangen Hier.
Wenn Du gehen hinein Brauch Design, Das Ist Was Du erhalten aus Die Modell Matrix.
Der Modell Matrix Genau genommen beinhaltet Die abfangen von Standard.
Das ist In Tatsache Wo I hatte Das aus Hier.
Wieder, Ich bin gehen Zu fallen.
Lass uns fallen Das abfangen Spalte.
Wieder, Hier Ich bin Nur Replikation Die genau Dasselbe Ding wieder.
Ich habe Nur gefaltet über, nicht gefaltet über.
Ich habe Nur repliziert Die genau Dasselbe Ding zweimal.
Es würde Sei hart Zu sehen als Zu Wo Es War repliziert Hier.
Aber wieder, alle Das wir haben Erledigt Ist Nur gemacht a Kopie.
I gemacht a Kopie von Das doptN10m9 zweimal, verketten diese zusammen.
Lass uns erstellen Die Daten Tisch wieder.
Wieder, 20- Läufe Und 19 Faktoren.
Wieder, halten In Geist Das Mein Erste 10 Faktoren
Sind alle bei drei Ebenen, Die übrig bei zwei.
Lass uns nehmen a sehen bei auswerten Design wieder Hier.
Ich bin gehen Zu setzen alle von diese Faktoren In.
In Das Fall, vor,
lasst uns gehen direkt Zu entfernen diese alias Bedingungen.
Lass uns nehmen a sehen bei Die Farbe Karte.
Das Trotzdem Aussehen wie a hübsch Gut Farbe Karte Zu Mich.
Was Tun Wir beachten Hier gegen Die zuletzt eins?
Eins von Die größte Unterschiede Ist,
Also, Hier unser drei Ebenen Sind Trotzdem gehen Zu Sei senkrecht,
Und das ist Weil Wir war mit a Konferenz Matrix.
Der drei- Ebenen Und Die zwei- Ebenen Sind senkrecht.
In besondere, Mein dreistufig Faktoren Sind senkrecht Zu Die zweistufig Faktoren.
Aber Weil I War mit Das 10-Lauf Design,
Es dreht sich aus Wir kippen erhalten perfekt Orthogonalität
für Die 10-Lauf Design mit neun Faktoren.
Wenn Wir sehen unter diese zweistufig Faktoren, Wir haben manche klein Korrelationen Dort.
Eins Ding Zu Punkt aus,
Dort tut existieren a Hadamard Matrix von Befehl 20.
In manche Sinn, Wir Sind Einnahme a wenig bisschen von a Schlag An diese zweistufig Faktoren.
Aber Wenn Du nehmen a sehen, Die kosten von mit Das Typ von Design
gegen, lasst uns sagen, alles bei zwei Ebenen,
Wir haben um a 5 % Zunahme In Die Vertrauen Intervall Länge.
Aber Die Hübsch Ding Hier Jetzt Ist Das Jetzt Wir haben diese Faktoren bei drei Ebenen.
Wenn Wir Wirklich Sind besorgt um quadratisch Effekte
erscheinen In diese Erste diejenigen, Jetzt Wir haben a Chance von Erkennen diese
bei a klein Preis Zu Das Schätzung Effizienz für diese hauptsächlich Effekte.
Das War Großartig In Die Fall
Das Wir Trotzdem hatte a Konferenz Matrix Das existierte, Aber NEIN Hadamard.
Das zuletzt Verfahren,
Das Ist Wo Wir nicht Wirklich fit hinein entweder von diese Fällen.
In Das Fall Jetzt,
war reden um a laufen Größe Ist gehen Zu Sei a mehrere von zwei.
In Das Fall, Was Wir haben Ist Wir nicht haben a Konferenz Matrix verfügbar Zu uns.
Das Ist Wo war gehen Zu verwenden Das Pseudo- Konferenz Matrix.
Krank sagen Wenn du bist Wirklich interessiert In Das,
Krank gehen zurück Zu diese vorläufig.
In Die...
Lass uns sehen.
Eigentlich, Es War Die Original DSD Design.
Entschuldigung, Das 2011 Definitiv Screening Design.
Wenn Du Auch sehen, I haben Es In Die Liste von Referenzen bei Die Ende.
Lass uns sehen, diese WHO Sind insbesondere interessiert.
Das Original Klasse von dreistufig Design für Definitiv Screening
In Die Gegenwart von zweite- Befehl Effekte.
Das Papier War geschrieben vor Sie war bewusst von Die Existenz
von Das Idee von Konferenz Matrizen.
In Das Papier, Sie sprechen um a allgemein Zweck Algorithmus
für Erstellen etwas Das Aussehen wie a Konferenz Matrix.
Du Satz Nullen entlang Die Diagonale,
Und Dann Die ausruhen von Die Werte Sind gehen Zu Sei Plus Und Minus eins,
Wo du bist versuchen Zu machen a hauptsächlich Effekte D-optimal Design.
Diese Pseudo- Konferenz Matrizen, als Sie war,
Sie sehen wie a Konferenz Matrix.
Du dürfen verwenden Das Algorithmus Wann Die Konferenz Matrix nicht existieren.
Wirklich, Was es ist versuchen Zu Tun Ist Zu fahren Es Zu sehen als schließen als Es dürfen.
Wenn Du erinnern a Konferenz Matrix,
Wenn Du nehmen C transponieren, Du erhalten Nullen Und Die aus Diagonale
für perfekt Orthogonalität,
es ist gehen Zu Sei versuchen Zu fahren Es Zu sehen wie Das
Wo I kippen machen Es perfekt.
Ähnlich Zu Die Fall Wir hatte für Verfahren 2,
unser T Ist gehen Zu Sei a D-optimal hauptsächlich Effekte planen.
Was Tun Wir Ende hoch mit Hier?
Wieder, unser Erste M Spalten Sind Trotzdem gehen Zu Sei dreistufig Faktoren,
Die übrig M minus 1 für Die zwei- Ebene.
Wieder, war Trotzdem bei Das Fall von Sättigung
von Die Zeit Wir Faktor In Die abfangen.
Der kosten Hier Ist Das war nicht gehen Zu erhalten Die Hübsch Orthogonalität
Das Wir Mai haben hatte In Verfahren 1 Und 2.
Lass uns nehmen a sehen bei Wie Das eins Werke Hier.
Mein C In Das Fall,
Und Krank Tun Das CC.
Was I gestartet mit Hier
War a Pseudo- Konferenz Matrix von Befehl neun.
Neun Ist nicht a mehrere von zwei.
I haben Zu Tun etwas Das sah wie a Pseudo- Konferenz Matrix.
Lass uns Nur nehmen a sehen Hier.
Lass uns Genau genommen nehmen a sehen Und sehen Was Das C Transport C Aussehen wie.
Du beachten I kippen erhalten Das perfekt Orthogonalität,
Aber stattdessen I haben acht entlang Die Diagonale
Und Dann diese Plus Und Minus diejenigen An Die aus Diagonalen.
War schließen.
I haben Das CC Das War Nur tun Die Dasselbe Ding, faltbar Das Matrix über.
Ebenfalls, Also T, das ist gehen Zu Sei von Die Dasselbe Befehl.
I nahm Die neun-run, Acht-Faktor, D-optimal Design.
In Das Fall, Ich habe Genau genommen bereits ENTFERNT Die abfangen.
War Nur gehen Zu replizieren Das Design wieder.
I haben Das 18 von 8.
Ich bin gehen Zu kombinieren diese zwei Stücke zusammen.
Lass uns nehmen a sehen bei Die Tisch.
Das Ist a insbesondere schwierig Design Zu erzeugen In allgemein.
In Das Fall, I nicht haben a Hübsch Nummer.
Mein laufen Größe Ist 18.
Jetzt I haben diese Erste neun Faktoren bei drei Ebenen
Und Die übrig acht bei zwei Ebenen.
Nicht überraschenderweise, Dort Ist a kosten von Das.
Wieder, lasst uns Nur entfernen diese alias Bedingungen wieder
Und nehmen a sehen bei unser Farbe Karte.
Du sehen Jetzt, Mein zwei Und drei Ebenen Sind Genau genommen senkrecht Zu jede andere,
Aber Die drei Ebenen haben a klein Korrelation unter ihnen.
Das War Wo, erinnern, Wenn Du abrufen,
Wir gesehen Das Plus Und Minus eins Und Das aus Diagonale.
Ebenfalls für Die zwei Ebenen.
Wir Genau genommen haben eins ganz hoch Korrelation Hier,
Aber In allgemein, Also um 0,1.
In Das Fall, Wir nicht sogar haben ein senkrecht Design Zu vergleichen Es Zu.
Wir Genau genommen haben a Paar von Faktoren Das Wir Mai Sei besorgt um a bisschen,
haben a wenig bisschen von a größer Bruchteil Zunahme.
Diese drei Ebenen Wille sagen, Also, Wir kippen erhalten diese Zu Sei perfekt als Es Ist.
Das Bruchteil Zunahme Ist verglichen Zu Die hypothetisch senkrecht Design,
Die senkrecht Array, welche nicht sogar existieren.
War zahlend a klein Preis, Aber Wir Trotzdem haben manche allgemein Hübsch Eigenschaften.
Der drei Ebenen Sind senkrecht Zu Die zwei Ebenen,
Und wir haben minimiert Das Korrelation In allgemein.
In manche Sinn, diese Sind diese drei Methoden.
Der Hübsch Ding Ist abhängig An Die laufen Größe Das Du haben
Und abhängig An Die Nummer von Faktoren, Das Methodik oder Das Klasse von Entwürfe
Wirklich gibt Du manche Flexibilität In Die Nummer von läuft.
Von Kurs, Wenn Du dürfen leisten a mehrere von acht oder a mehrere von vier,
Die Eigenschaften Sind gehen Zu sehen a viel schöner.
Aber I bedeuten, Wann Läufe Sind Wirklich teuer,
Wir Trotzdem haben Das Verfahren 3,
welche Ist gehen Zu geben Du a vernünftig Design.
Mit Das, I Nur wollen Zu geben manche Finale Gedanken Hier.
I haben a Link.
Wenn Du nehmen a sehen bei Das Zeitschrift nachher,
I haben a Link Zu a Präsentation aus JMP Entdeckung Europa
aus Bradley Jones Das War An senkrecht mischen Ebene Designs.
Der Entwürfe In Das Präsentation, Die senkrecht mischen Ebene Entwürfe,
Wille fast sehen sehr ähnlich Zu Was War präsentiert Hier.
Der Entwürfe präsentiert In Das Präsentation Sind für Wann du bist näher Zu Sättigung.
I würde sagen diese senkrecht Mischpegel Entwürfe
aus Die vorherige Entdeckung, Und Wir Genau genommen haben a Papier An Das.
Das ist Das Jones Lekivetz, Und Nachtsheim
Das War In JQT, Zeitschrift von Qualität Technologie.
Diese Entwürfe arbeiten sehr Also
Wann Du haben um Hälfte Die Nummer von Faktoren relativ Zu Die laufen Größe,
welche Geräusche a viel wie DSDs,
Aber es ist Wann Du haben mehr zweistufig Faktoren.
In Die Design präsentiert In Das Präsentation,
Du dürfen gehen hoch Zu um dreiviertel von Die laufen Größe.
Der Entwürfe präsentiert Hier
Sind Wirklich Wann du bist näher Zu Das Sättigung,
Wo Du sagen, Also, NEIN, I Wirklich haben a viel von Faktoren
Das Ich bin interessiert In, Und Die Läufe Sind Wirklich teuer.
Der Entwürfe Hier Zu füllen Das zuletzt Lücke Wann Du wollen Zu erhalten schließen Zu Sättigung.
I zeigte Du diese Entwürfe sehen Hübsch,
Aber dürfen Sie Genau genommen Tun irgendetwas Wann Es kommt Zu Modell Auswahl?
Krank sagen Hier.
Wieder, Wir haben laufen a viel von Simulationen An diese.
Das ist nicht tun Es richtig, Das Ist Nur für a einzel Realisierung.
Lass uns sagen Hier
Mein Faktoren, Also Anruf eins, Anruf fünf, Anruf 13 Und 14,
Ich habe gewählt Es als Sein bedeutsam.
In Base JMP, Du könnte wollen Zu verwenden etwas wie schrittweise.
Lass uns nehmen a sehen.
Hier Ich habe Erledigt a vernünftig Arbeit.
I Mai haben beendet hoch mit eins Extra Faktor,
Aber In manche Sinn, Ausweis Trotzdem Sei
ganz Glücklich Das Ich habe gewesen fähig Zu wählen hoch diese Effekte Dort.
Lass uns versuchen Das Dasselbe Ding mit verallgemeinert Regression.
Wenn Wir nehmen a sehen, Die Dasselbe Ding.
Lass uns sehen, 1, 5, 13, Und 14.
Wenn Wir gehen zurück, 1, 5, 13, Und 14.
In Das Fall,
beide von Du haben JMP Pro mit verallgemeinert Regression oder Fit schrittweise,
beide war fähig Zu wählen hoch diese hauptsächlich Effekte Das Wir hatte In Dort.
Nur Zu zeigen Du Jetzt, Wenn Du haben a groß quadratisch Wirkung,
Krank sagen Weil verglichen Zu DSDs Wo Wir hatte Das Center Punkt laufen,
Das Wir nur haben zwei Nullen.
Wir nicht sogar haben a dritte für a Center Punkt
Und Wir haben a viel mehr Faktoren.
Erkennen quadratisch Effekte Ist Trotzdem gehen Zu Sei schwierig.
Aber lasst uns Nur vorgeben Wir haben a groß eins.
Hier I haben wieder, Die 1, 5, 13, Und 14.
Aber Jetzt Ich habe Auch hinzugefügt a ganz groß quadratisch Wirkung für Die Spalte eins.
Lass uns Nur nehmen a sehen Hier.
Lass uns versuchen Zu fit schrittweise wieder.
Jetzt Ich habe Genau genommen Nur hinzugefügt diese Quadratische In Die Modell.
Wieder, I haben eins Extra Begriff,
Aber Wenn Du sehen, sogar In Das Fall, Es tat Genau genommen wählen hoch Das quadratisch Wirkung.
Nicht nur tat Es wählen hoch Die richtig hauptsächlich Effekte,
Es tat erkennen Die quadratisch Wirkung Das I hatte.
Lass uns versuchen Die Dasselbe Ding.
Lass uns sehen Die Modell Start.
Es Aussehen wie I bereits haben Es gezeigt Hier.
Der Dasselbe Ding.
Du sehen Die 1, 5, 13, 14,
Und verallgemeinert Regression War Auch fähig Zu wählen hoch Das quadratisch Wirkung.
Krank sagen I würde nicht erwarten Zu antizipieren
Das Du dürfen erkennen Das viele quadratisch Effekte.
Aber sogar Wenn Du sehen bei dein Rest Grundstücke oder dein hauptsächlich Effekte Grundstücke,
sogar diese zwei Nullen geben Du manche Anzeige
Das Vielleicht I Tun wollen Zu folgen hoch
Und nehmen a sehen bei diese Faktoren a wenig bisschen Tiefer für quadratisch Effekte.
Wo wieder, In dein traditionell Screening,
Wenn du bist nur tun Dinge bei zwei- Ebene, Du würde nicht haben Die Chance Zu Tun Das.
Mit Das, wieder, I Wille Post Das Zeitschrift Wo Das Video Ist gelegen,
Aber Krank Auch Blitz hoch diese Referenzen bei Das Zeit.
Mit Das, Dank Du für Einnahme Die Zeit Zu betrachten Das Video,
Und Bitte Aktie beliebig Nachrichten Du haben In Die Gemeinschaft unten.
