Ciao,
Io sono
Ryan
Lekivetz,
Manager
Di
IL
Dipartimento dell'Energia
E
affidabilità
squadra
A
JMP.
Oggi Io sono andando A parlare A Voi Di
a classe Di saturato mescolare- livello principale effetti disegni per Anche numero Di corre.
Quello suoni Piace a boccone,
Ma BENE Ottenere UN comprensione Di Che cosa Quello È di IL tempo erano finito.
Se Voi Vedere In Mio JMP diario Qui,
ecco qui a ruvido idea COME A Che cosa IL schema È andando A Aspetto Piace.
Ora, A IL inizio Di Anche se, I Fare Avere A chiamata fuori,
COSÌ I Avere tre collaboratori SU Questo progetto.
Bradley Jones, Chi Dovrebbe Essere familiare A molti Di Voi A JMP,
Ben fatto Majumdar E Chris Nachtsheim.
Appena Alcuni storia E preliminari .
Malato Dire Generalmente...
Se Voi Vedere In Là, Noi parlato Di principale effetti progetti.
Ora, Generalmente, Quando Noi pensare Di screening disegni,
Noi Spesso pensare Di fattori essendo Tutto A due livelli.
Tuo standard frazionario fattoriale disegni Quello Voi Vedere In libri di testo,
Ma Veramente c'è Questo grande domanda, Che cosa Di non lineare effetti?
Di corso, suo Grande Noi Volere A Trovare fuori quelli maggior parte importante principale effetti,
Ma Che cosa succede Se Là È Alcuni non linearità?
In particolare, In 2011,
Definitivo Screening Disegni O DSD colpo IL scena.
IL grande cosa con quelli DSD,
Qui Noi erano supponendo Tutto IL fattori erano continuo.
Ogni fattore E DSD Sono andando A Essere A tre livelli.
Quello ha dato Alcuni Speranza Di essendo capace A rilevare quadratico effetti
Quando Essi erano grande.
Malato Dire Quello era uno Di IL grande popolarità Di DSD.
IL disegni erano andando A parlare Di Qui.
Nostro principale effetto, Se Voi pensare Di DSD,
non soltanto erano Essi Bene A raccolta su principale effetti,
erano Anche guardare A quadratiche E interazioni.
IL disegni erano guardare A Qui
Sono Veramente principale effetti screening COME Nostro primario obiettivo.
Di principale effetti screening, Io sono detto Noi Avere Nostro lista Di fattori
E Noi Volere A Trovare fuori Quale Di quelli Sono IL primario conducenti.
Noi Volere A Trovare fuori quelli significativo principale effetti.
Se erano Veramente fortunato, Noi Maggio Ottenere Alcuni quadratico interazioni.
Ma Ancora, principale effetti screening È IL grande cosa.
Che cosa tu sei andando A Trovare Qui È erano andando A Avere a mescolare
Di tre- livello E due- livello fattori.
Mentre IL DSD avevo qualunque cosa A tre- livelli,
Qui Noi Avere Di più Di Questo mescolare Di tre E due- livelli.
Uno Di IL cose A paga Attenzione A
È Appena Piace definitivo screening progetti.
Quando erano parlando Di questi tre livelli fattori,
erano andando A assumere Quello loro sono continuo.
In particolare, Quello significa erano non guardare per bilancia.
Spesso Voi Vedere In Quello titolo Dove Noi parlare Di misto livelli.
Erano parlando Di tre E a due livelli fattori.
Ma Malato Dire tradizionalmente Quando Noi pensare Di ortogonale raggi,
IL tre livelli fattori Sono categorico,
E COSÌ Noi Volere A Vedere ogni livello UN pari numero Di volte.
Che cosa erano andando A Trovare Qui È Quello questi tre livelli fattori
sono j solo andando A Avere a pochi zeri.
Uno Di IL altro grande cose, Anche se,
È Quello erano andando A Avere Quasi COME molti fattori COME Noi Fare corre.
Questo è Dove Quello idea Di saturato E IL titolo venni da.
Saturato Appena significa efficacemente Quello I Avere Appena COME molti fattori COME I Fare corre.
Questo è Dove Anche Quello principale effetti screening
Perché Ora I Avere COSÌ molti fattori,
Se Voi inizio considerando quadratiche interazioni,
quello è UN Terribile quantità Di termini.
Perché erano guardare A COSÌ molti fattori,
erano Appena sperando Noi Potere rilevare quelli significativo principale effetti.
Se Voi pensare Di altro disegni,
Se Voi pensare Di Questo mescolare Di tre- livello E due livelli,
Ora immediatamente Che cosa Potrebbe Venire A mente
È Alcuni Di IL classico Taguchi disegni, quindi il L18 O IL L36.
Quelli Di Voi Chi Sono familiare con JMP,
Voi Maggio Sapere Quello Voi Potere creare Definitivo Screening Progetto
Ma aggiunto a due livelli fattori.
IL disegni Qui I volevo Quasi Aspetto a come UN estensione A Alcuni Di quelli.
Qui erano andando A Avere a quantità Di più a due livelli fattori
di Voi Potrebbe Volere A, Anche se, In Nostro standard DSD.
Malato Dire Questo È Anche UN zona, Anche se, quello è scelto su In vapore
a quantità In questi passato pochi anni.
Voi Vedere Alcuni riferimenti Qui
COME A altro autori Quello Sono pensiero Di Questo Stesso problema,
compreso a carta Quello Malato Venire Indietro A A IL FINE.
Voi Vedere Quello scorso, IL Jones, Lekivetz, E Nachshteim carta.
Questo è In realtà imparentato A Questo lavoro COME BENE.
Andiamo Vedere, fiduciosamente erano Tutto In IL Stesso.
Se Noi andare Indietro A Quello titolo.
IL saturato Appena significa Noi Avere a quantità Di fattori parente A IL correre misurare.
Nostro livello misto significa Quello Noi Avere Alcuni a due livelli E tre livelli.
Appena A menzione IL due- livello Potevo Essere continuo COME BENE,
Dove erano Appena non interessato In guardare A quelli quadratico effetti.
Principale effetti progetto dice quello è Dove
Nostro maggior parte importante cosa È trovare quelli significativo principale effetti
E Quello Anche numeri Di corre,
Esso si gira fuori IL disegni, Se Voi Ricordare Quello richiamo IL contorno,
Tutto questi disegni erano guardare A Sono andando A Essere UN Anche numero Di corre.
Ora, Quando Noi pensare Di edificio questi disegni,
COSÌ In Alcuni Di questi preliminare,
I Dovrebbe Veramente parlare Di IL edificio blocchi.
Questi disegni Sono andando A Essere costruito su
usando altro matrici O altro disegni In IL letteratura.
A seconda SU Come familiare Voi Sono con Definitivo Screening Disegni,
c'è Questo idea Di qualcosa chiamato a conferenza matrice.
A conferenza matrice È Appena UN M di M matrice
Quello Noi utilizzo A costruire Definitivo Screening Disegni.
Uno Di IL Carino cose con conferenza matrici
È Quello In generale,
Essi esistere per multipli Di due righe E colonne.
I disse In generale,
c'è a conferenza matrice per ogni multiplo Di due
da da 2 a 30, tranne per 22.
Qualcosa A menzione Qui, Anche se,
È Quello In IL casi Dove a conferenza matrice fa non esistere,
O andiamo Dire Se Voi Avere UN strano numero Di corre,
Voi Potere utilizzo qualcosa chiamato a pseudo- conferenza matrice.
A pseudo- conferenza matrice dice,
I Volere A Fare Esso Aspetto COME vicino COME I Potere A a conferenza matrice,
Quale ha Questo speciale proprietà.
Che cosa proprietà a conferenza matrice Avere?
BENE, Se I Prendere C trasporre T, O al contrario, C C trasporre,
suo andando A Essere M meno 1 volte IL identità matrice.
Che cosa Quello Veramente significa È Quello questi colonne,
IL colonne Di IL matrice C, ortogonale.
Se I Prendere Quello attraverso- prodotto Di Qualunque due colonne,
erano andando A Ottenere a zero.
Ma avviso Noi Avere Quello M meno 1,
Perché uno Di IL altro caratteristiche Di IL conferenza matrice
È Quello ogni riga E colonna ha esattamente uno zero.
Se Voi Avere JMP 17.2,
COSÌ Malato ammettere Quello Questo JSL Primo spettacoli su In JMP 17.2,
COSÌ Noi Avere Questo comando per conferenza matrice.
Qui I Potere Appena chiedere per IL Stesso 6x6 conferenza matrice.
Ancora, cosa c'è IL speciale proprietà?
BENE, Se Noi Aspetto, COSÌ Se I Prendere C volte C trasporre O al contrario,
I Ottenere 6 meno 1, Quale È 5 volte IL identità matrice.
Ogni Di quelli colonne È andando A Essere ortogonale.
Ancora, di partenza a JMP 17.2, Voi Potere creare tuo Proprio conferenza matrice
Appena di dare Esso IL ordine.
Qui I ricercato a sei run conferenza matrice, COSÌ I era capace A Mettere Quello In.
Andiamo Tentativo Esso con otto come farai Vedere.
C'è UN 8 di 8 conferenza matrice.
Questo è uno Di IL edificio blocchi Quello Noi Bisogno.
Un altro uno È a simile tipo Di struttura.
Suo chiamato a Hadamard Matrice.
IL differenza È a conferenza matrice avevo valori Di negativo uno, zero, E uno.
A Hadamard matrice Appena ha valori Di più E meno uno.
A Hadamard matrice esiste per maggior parte multipli Di quattro.
In particolare, Questo È Dove Quando Voi ascoltare Hadamard matrice,
un altro cosa tu sarai ascoltare Di Spesso volte È UN ortogonale vettore.
In particolare per a Hadamard matrice, Esso ha Quello Stesso proprietà.
Se I Prendere Esso di suo trasporre,
In Questo caso, I Ottenere N volte IL identità matrice.
Se Voi richiamo IL conferenza matrice,
Esso era Quello M meno 1,
IL ordine Perché Noi avevo uno zero In ogni riga E colonna.
Qui suo andando A Essere N volte IL identità matrice.
IL idea Qui È Quello Se I Prendere Qualunque paio Di colonne,
Noi Avere Quello concetto Di ortogonalità per Qualunque paio Di colonne.
Simile A IL conferenza matrice,
Noi In realtà Avere a speciale comando In JSL per costruire a Hadamard.
Andiamo Prendere a Aspetto Qui.
Se Voi avviso, andiamo Appena Dire Hadamard 8,
Questo È andando A Dare Me UN 8 corse Hadamard matrice.
Se Noi Vedere Di prendendo a Hadamard,
IL filo righe, Là Noi Ottenere otto volte IL identità matrice.
Ancora, COSÌ Che cosa Quello significa, Se I Prendere Qualunque paio Di colonne,
loro sono andando A Essere ortogonale, Quale Voi Potere In realtà Già Vedere.
Appena fare finta Quello Questo Primo uno È Piace UN intercettare.
Voi Vedere, Tutto Di questi Sono equilibrato.
Io sono andando A Ottenere Quello idea Di ortogonalità.
Erano In realtà Quasi Là con Nostro edificio blocchi.
IL scorso pezzo Quello Noi Bisogno È qualcosa chiamato IL Kronecker prodotto.
Che cosa tu sarai Vedere È Quello per tutto Noi Maggio non Anche Veramente Bisogno
A pensare Di Esso In termini Di a Prodotto di Kronecker.
Appena Spesso Quando Noi creare questi disegni, quello è IL modo Noi Piace A pensare Di questi.
Tu lo farai Vedere a Prodotto di Kronecker È denotato di Questo simbolo.
Esso sembra Piace a moltiplicazione con a cerchio in giro Esso.
In JMP O un altro definizione per Prodotto di Kronecker
È chiamato IL diretto prodotto.
Esso Appena accaduto suo a conveniente modo A costruire progetti.
Tutto Di Questo, Prodotto di Kronecker O diretto prodotto È,
Se I Prendere a matrice A E IL Prodotto di Kronecker Di B,
I Prendere ogni elemento Di A
E fare domanda a Esso A IL intero matrice B Sopra E Sopra Ancora.
Dove Questo viene In pratico,
andiamo Vedere Dove Voi Maggio Avere visto qualcosa Piace Questo Prima.
Ancora, Noi Avere a diretto prodotto, e JSL comando.
Andiamo Dire Se I Appena ricercato A inizio con Quello 6x6 conferenza matrice.
Ora andiamo Dire Se Mio matrice UN, COSÌ pensare Qui In Questo Prodotto di Kronecker UN,
I Appena Prendere questi 2 di 1,
COSÌ due righe più uno E a meno uno,
E diretto prodotto con C.
Che cosa Fare I Ottenere Qui?
BENE, Questo È efficacemente Se I aggiunto a centro correre,
Questo volevo Essere a 13 corse DSD E sei fattori.
Di prendendo Questo uno E meno uno,
COSÌ con IL Prodotto di Kronecker su Qui con Questo più uno,
I Ottenere Quello conferenza matrice C, E giù sotto I Ottenere negativo C.
Questo Prodotto di Kronecker È Appena a conveniente modo
A pensare Di cose Piace Che cosa Noi Potrebbe chiamata af vecchio.
Con quelli preliminare È Fatto,
Ora Noi Potere In realtà inizio parlando Di questi diverso costruzioni.
IL Primo metodo È IL maggior parte, Malato Dire IL il più bello Di Tutto Di loro.
Che cosa erano andando A Dire, Questo È Dove Nostro correre misurare
È andando A Essere a multiplo Di otto.
Che cosa Sono Noi facendo Qui?
BENE, Qui erano andando A inizio.
Erano andando A Avere a conferenza matrice Di ordine M è uguale 4K.
Ancora, Ricordare, IL conferenza matrici
tendere A esistere COME lungo COME Noi Avere UN Anche numero.
Allo stesso modo, per IL Hadamard matrice,
quello è Dove erano guardare per multipli Di quattro.
Qui Io sono andando A Prendere a conferenza matrice
Di ordine M E a Hadamard matrice Di IL Stesso ordine
Dove erano supponendo Qui Quello Entrambi esistere.
Che cosa Io sono facendo Qui È Io sono andando A piega Sopra.
Voi Potere In realtà esprimere Questo COME a Prodotto di Kronecker,
Ma Qui I Trovare Esso Di più conveniente Appena A scrivere Esso Questo modo.
Voi Vedere, Questo Primo parte sembra Piace a Definitivo Screening Progetto.
Io sono prendendo a conferenza matrice E pieghevole Esso Sopra.
Poi SU IL altro lato, Io sono replicando Questo Hadamard matrice.
Io sono prendendo a copia Di Quello.
Che cosa Fare Noi Ottenere con Questo progetto?
BENE, questi Primo M colonne Quello Sono formato da IL conferenza matrice,
quello è andando A Dare noi M tre livelli fattori.
IL rimanente M meno 1 Sono Tutto andando A Essere a due livelli fattori.
Questo C parte È andando A Essere per tre livelli,
Questo H parte per due livelli.
Che cosa Fare Noi FINE su con?
BENE, Che cosa Noi fatto, Noi fondamentalmente raddoppiato questi Qui.
Erano andando A Avere due M-corre E due M meno 1 fattori.
Andiamo Prendere a Aspetto A Che cosa Questo Potrebbe Aspetto Piace.
Andiamo Vedere UN esempio Qui.
Andiamo Prendere Mio C.
Io sono andando A Appena creare UN 8 di 8 conferenza matrice.
Primo, andiamo costruire questi tre livelli colonne.
Io sono andando A Prendere Quello diretto prodotto.
Ancora, In Questo caso, I Volere Quello ripiegato, I Volere C E meno C.
Andiamo Prendere a Aspetto A Che cosa C sembra Piace.
Ancora, Questo È Appena Quello ripiegato struttura SU Quello.
Uno cosa Qui, Voi notato I disse IL rimanente M-1 colonna
per IL a due livelli fattori.
IL motivo per Quello...
Andiamo Prendere a Aspetto A IL Hadamard matrice Di Ordine 8.
Se Io sono andando A replicare Questo, Se Io sono andando A copia Questo,
BENE, Questo Primo colonna Qui È andando A Essere per IL intercettare.
I non Volere A Mettere Quello COME uno Di Mio progetto fattori
Se Esso Mai cambiamenti,
Se suo costante per tutto IL intero cosa.
Se Voi avviso Qui, Io sono andando A Appena gocciolare IL intercettare.
Ora I Avere UN 8 di 7 progetto.
Se Voi avviso, Io sono andando A utilizzo IL diretto prodotto Ancora Qui.
Ma Invece Di con IL conferenza matrice
Dove I era usando uno E meno uno, I Appena Volere A Fare a copia
Di Quello Hadamard matrice H senza IL intercettare.
Andiamo Dare Quello a Aspetto.
Noi Potere Prendere a Aspetto Qui SU Questo matrice
Dove Voi Vedere Quello IL uno, uno, uno.
Voi Potere In realtà Vedere Dove Esso ottiene Appena copia Esso Ancora.
Suo Appena IL Stesso matrice impilati SU superiore Di si.
Se I concatenare Tutto Di quelli insieme, Voi Potere Vedere I Avere a 16 di 15.
I Potere In realtà Appena creare Quello dati tavolo.
I Avere Questo progetto Ora, a 16 corse progetto con 15 fattori.
IL Primo otto Di quelli Sono tre livello E IL rimanente Sette Sono A due livelli.
Andiamo Appena Prendere a Aspetto.
Andiamo andare A progetto diagnostica
E andiamo Vedere Che cosa Questo sembra Piace E valutare progetto.
Voi Potere Vedere I Appena creato a principale effetti.
Questo Potrebbe Essere difficile A Vedere, COSÌ Questo sembra bello disordinato,
Ma Voi Potere Già Vedere c'è a speciale struttura con questi progetti.
Uno cosa I Volere A punto fuori, andiamo Ottenere sbarazzarsi Di IL alias termini.
Andiamo Appena Aspetto A IL correlazioni Qui con questi principale effetti.
Voi Potere Vedere In Questo caso,
In realtà, Tutto Mio principale effetti Sono ortogonale A ogni altro.
Uno cosa A punto fuori Qui,
Perché I era usando Quello Hadamard matrice COME a edificio bloccare,
quelli a due livelli disegni, Noi Avere Tutto Quello Carino ortogonalità Là.
Tu lo farai avviso Questo frazionario aumento In fiducia intervallo lunghezza
È a poco morso più alto.
Perché È Quello?
BENE, quello è Perché Noi Avere questi tre livelli fattori.
Quelli Primo fattori Sono A tre livelli.
Che cosa Quello significa È Quello Se Là È a quadratico effetto,
Ora Questo È dare Me Alcuni Speranza Di rilevamento Quello.
Ancora, non dimenticare, erano Già A 16 corre E 15 principale effetti.
Se Noi inizio pensiero Di quadratico effetti E interazioni,
Noi Veramente Avere A Speranza per quelli grande effetti
Quando Esso viene A facendo Qualunque modello selezione.
Se Voi pensare Di a tradizionale progetto Dove Noi soltanto avevo due livelli,
In Quello caso, Noi volevo Avere NO Speranza
Di essendo capace A rilevare Qualunque quadratico effetto.
Questo è Quello Primo costruzione.
In Alcuni senso, quello è Dove qualunque cosa lavori fuori bene.
I Avere a conferenza matrice E I avevo a correre matrice disponibile A Me.
Quello dà Me a correre misurare quello è a multiplo Di otto.
Ora Che cosa succede Se I non Avere uno Di quelli?
Andiamo Dire Mio progetto È andando A Essere a multiplo Di quattro.
IL correre misurare È andando A Essere a multiplo Di quattro.
Andiamo assumere Ora Quello I Avere a conferenza matrice disponibile A Me,
Ma Forse I non Avere a Hadamard matrice.
Se Voi richiamo Prima,
Dove per Mio Hadamard, I Bisogno Esso A Essere a multiplo Di quattro,
IL originale correre misurare, COSÌ Quello Quando I raddoppiato Esso, Esso era a multiplo Di otto.
Invece, Forse Se I non Avere a Hadamard matrice,
I Potevo utilizzo qualcosa Piace a D-ottimale principale effetti piano.
Questo volevo Appena Essere Se I andato in costume progetto.
Andiamo Dire Se I ricercato per sei corre, I volevo andare in costume progetto
E Dire I Avere cinque principale effetti, cinque fattori,
E I Volere sei corre per a principale effetti.
Questo costruzione In realtà sembra a quantità Piace Esso fatto In metodo 1.
IL soltanto vero differenza È Invece Di Quello Hadamard matrice,
Ora Io sono andando A Essere usando Questo D-ottimale principale effetti piano.
Ma Esso si gira fuori A Essere IL Stesso cosa Qui.
Io sono andando A Avere quelli Primo M colonne per IL tre livelli fattori,
IL rimanente M meno 1 per IL due livelli.
Io sono Veramente A Quello idea Di saturazione
Perché di IL tempo I fattore In IL intercettare,
Io sono A due M-corre E 2 M meno 1 fattori.
Andiamo Prendere a Aspetto A Come Questo uno Potrebbe Aspetto.
In Questo caso,
Io sono andando A andare con a 10 corse conferenza matrice,
Quale Ancora, Perché quello è a multiplo Di due,
I Potere creare a conferenza matrice.
IL uno cosa A paga Attenzione A Qui, Anche se,
Perché erano A 10- corre,
c'è non andando A Essere a Hadamard matrice Di ordine 10 disponibile A noi.
Andiamo costruire Anche se Primo Anche se, andiamo Appena piega Sopra Quello CC.
Ancora, quello è Appena Quello Simile a DSD struttura.
Ora In Questo caso, Perché I non Avere Quello comando,
E COSÌ Questo È Dove Voi Potevo decidere Come A Fare Questo.
Voi Maggio In realtà Anche Avere tuo Proprio progetto Quello Voi Volere A utilizzo In Questo caso.
Malato Dire In Questo caso, Io sono mostrando a D-ottimale principale effetti.
Voi Maggio Volere A utilizzo qualcosa Io posso a Bayesiano D-ottimale
Dove a due fattori interazioni Sono Se possibile.
Ma COSÌ In Questo caso, Tutto Quello Io ho Fatto
È Io ho preso IL D-ottimale, 10 corse progetto per nove fattori,
E Io ho Appena accaduto A includere IL intercettare Qui.
Se Voi andare in Costume Progetto, Questo È Che cosa Voi Ottenere da IL modello matrice.
IL modello matrice In realtà include IL intercettare di predefinito.
Questo è In fatto Dove I avevo Questo da Qui.
Ancora, Io sono andando A gocciolare.
Andiamo gocciolare Quello intercettare colonna.
Ancora, Qui Io sono Appena replicando IL esatto Stesso cosa Ancora.
Io ho Appena piegato Sopra, non piegato Sopra.
Io ho Appena replicato IL esatto Stesso cosa due volte.
Sarebbe Essere difficile A Vedere COME A Dove Esso era replicato Qui.
Ma Ancora, Tutto Quello noi abbiamo Fatto È Appena fatto a copia.
I fatto a copia Di Quello doptN10m9 due volte, concatenare quelli insieme.
Andiamo creare IL dati tavolo Ancora.
Ancora, 20- corre E 19 fattori.
Ancora, Mantenere In mente Quello Mio Primo 10 fattori
Sono Tutto A tre livelli, IL rimanente A due.
Andiamo Prendere a Aspetto A valutare progetto Ancora Qui.
Io sono andando A Mettere Tutto Di questi fattori In.
In Questo caso, Prima,
andiamo andare direttamente A rimuovere quelli alias termini.
Andiamo Prendere a Aspetto A IL colore mappa.
Questo Ancora sembra Piace a bello Bene colore mappa A Me.
Che cosa Fare Noi avviso Qui contro IL scorso uno?
Uno Di IL più grande differenze È,
BENE, Qui Nostro tre livelli Sono Ancora andando A Essere ortogonale,
E quello è Perché Noi erano usando a conferenza matrice.
IL tre- livelli E IL due- livelli Sono ortogonale.
In particolare, Mio tre livelli fattori Sono ortogonale A IL a due livelli fattori.
Ma Perché I era usando Quello 10 corse progetto,
Esso si gira fuori Noi non posso Ottenere perfetto ortogonalità
per IL 10 corse progetto con nove fattori.
Se Noi Aspetto tra quelli a due livelli fattori, Noi Avere Alcuni piccolo correlazioni Là.
Uno cosa A punto fuori,
Là fa esistere a Hadamard matrice Di ordine 20.
In Alcuni senso, Noi Sono prendendo a poco morso Di a colpo SU quelli a due livelli fattori.
Ma Se Voi Prendere a Aspetto, IL costo Di usando Questo tipo Di progetto
contro, andiamo Dire, qualunque cosa A due livelli,
Noi Avere Di a 5% aumento In IL fiducia intervallo lunghezza.
Ma IL Carino cosa Qui Ora È Quello Ora Noi Avere quelli fattori A tre livelli.
Se Noi Veramente Sono preoccupato Di quadratico effetti
apparire In questi Primo quelli, Ora Noi Avere a opportunità Di rilevamento quelli
A a piccolo prezzo A Quello stima efficienza per quelli principale effetti.
Quello era Grande In IL caso
Quello Noi Ancora avevo a conferenza matrice Quello esisteva, Ma NO Hadamard.
Questo scorso metodo,
Questo È Dove Noi non Veramente adatto in O Di quelli casi.
In Questo caso Ora,
erano parlando Di a correre misurare È andando A Essere a multiplo Di due.
In Questo caso, Che cosa Noi Avere È Noi non Avere a conferenza matrice disponibile A noi.
Questo È Dove erano andando A utilizzo Quello pseudo- conferenza matrice.
Malato Dire Se tu sei Veramente interessato In Quello,
Malato andare Indietro A questi preliminare.
In IL...
Andiamo Vedere.
In realtà, Esso era IL originale DSD progetto.
Scusa, Questo 2011 Definitivo Screening Progetto.
Se Voi Anche Aspetto, I Avere Esso In IL lista Di riferimenti A IL FINE.
Andiamo Vedere, quelli Chi Sono particolarmente interessati.
Questo originale classe Di tre livelli progetto per Definitivo Screening
In IL presenza Di secondo- ordine effetti.
Questo carta era scritto Prima Essi erano consapevole Di IL esistenza
Di Questo idea Di conferenza matrici.
In Quello carta, Essi parlare Di a generale scopo algoritmo
per creazione qualcosa Quello sembra Piace a conferenza matrice.
Voi impostato zeri lungo IL diagonale,
E Poi IL riposo Di IL valori Sono andando A Essere più E meno uno,
Dove tu sei provando A Fare a principale effetti D-ottimale progetto.
Questi pseudo- conferenza matrici, COME Essi erano,
Essi Aspetto Piace a conferenza matrice.
Voi Potere utilizzo Quello algoritmo Quando IL conferenza matrice non lo fa esistere.
Veramente, Che cosa suo provando A Fare È A guidare Esso A Aspetto COME vicino COME Esso Potere.
Se Voi Ricordare a conferenza matrice,
Se Voi Prendere C trasporre, Voi Ottenere zeri E IL spento diagonale
per perfetto ortogonalità,
suo andando A Essere provando A guidare Esso A Aspetto Piace Quello
Dove I non posso Fare Esso perfettamente.
Simile A IL caso Noi avevo per metodo 2,
Nostro T È andando A Essere a D-ottimale principale effetti piano.
Che cosa Fare Noi FINE su con Qui?
Ancora, Nostro Primo M colonne Sono Ancora andando A Essere tre livelli fattori,
IL rimanente M meno 1 per IL due- livello.
Ancora, erano Ancora A Quello caso Di saturazione
di IL tempo Noi fattore In IL intercettare.
IL costo Qui È Quello erano non andando A Ottenere IL Carino ortogonalità
Quello Noi Maggio Avere avevo In metodo 1 E 2.
Andiamo Prendere a Aspetto A Come Questo uno lavori Qui.
Mio C In Questo caso,
E Malato Fare Quello CC.
Che cosa I iniziato con Qui
era a pseudo- conferenza matrice Di ordine nove.
Nove È non a multiplo Di due.
I Avere A Fare qualcosa Quello guardato Piace a pseudo- conferenza matrice.
Andiamo Appena Prendere a Aspetto Qui.
Andiamo In realtà Prendere a Aspetto E Vedere Che cosa Quello C trasporto C sembra Piace.
Voi avviso I non posso Ottenere Quello perfetto ortogonalità,
Ma Invece I Avere otto lungo IL diagonale
E Poi questi più E meno quelli SU IL spento diagonali.
Erano vicino.
I Avere Quello CC Quello era Appena facendo IL Stesso cosa, pieghevole Quello matrice Sopra.
Allo stesso modo, COSÌ T, quello è andando A Essere Di IL Stesso ordine.
I preso IL nove run, otto fattori, D-ottimale progetto.
In Questo caso, Io ho In realtà Già RIMOSSO IL intercettare.
Erano Appena andando A replicare Quello progetto Ancora.
I Avere Questo 18 di 8.
Io sono andando A combinare quelli due pezzi insieme.
Andiamo Prendere a Aspetto A IL tavolo.
Questo È a particolarmente difficile progetto A generare In generale.
In Questo caso, I non Avere a Carino numero.
Mio correre misurare È 18.
Ora I Avere questi Primo nove fattori A tre livelli
E IL rimanente otto A due livelli.
Non sorprendentemente, Là È a costo Di Questo.
Ancora, andiamo Appena rimuovere quelli alias termini Ancora
E Prendere a Aspetto A Nostro colore mappa.
Voi Vedere Ora, Mio due E tre livelli Sono In realtà ortogonale A ogni altro,
Ma IL tre livelli Avere a piccolo correlazione tra loro.
Quello era Dove, Ricordare, Se Voi richiamo,
Noi sega Quello più E meno uno E Quello spento diagonale.
Allo stesso modo per IL due livelli.
Noi In realtà Avere uno abbastanza alto correlazione Qui,
Ma In generale, COSÌ Di 0,1
In Questo caso, Noi non Anche Avere UN ortogonale progetto A confrontare Esso A.
Noi In realtà Avere a coppia Di fattori Quello Noi Maggio Essere preoccupato Di a morso,
Avere a poco morso Di a più grande frazionario aumento.
Quelli tre livelli Volere Dire, BENE, Noi non posso Ottenere quelli A Essere perfetto COME Esso È.
Questo frazionario aumento È confrontato A IL ipotetico ortogonale progetto,
IL ortogonale vettore, Quale non lo fa Anche esistere.
Erano pagando a piccolo prezzo, Ma Noi Ancora Avere Alcuni generalmente Carino proprietà.
IL tre livelli Sono ortogonale A IL due livelli,
E noi abbiamo minimizzato Quello correlazione In generale.
In Alcuni senso, quelli Sono quelli tre metodi.
IL Carino cosa È a seconda SU IL correre misurare Quello Voi Avere
E a seconda SU IL numero Di fattori, Questo metodologia O Questo classe Di disegni
Veramente dà Voi Alcuni flessibilità In IL numero Di corre.
Di corso, Se Voi Potere permettersi a multiplo Di otto O a multiplo Di quattro,
IL proprietà Sono andando A Aspetto a quantità più bello.
Ma I Significare, Quando corre Sono Veramente costoso,
Noi Ancora Avere Questo metodo 3,
Quale È andando A Dare Voi a ragionevole progetto.
Con Quello, I Appena Volere A Dare Alcuni finale pensieri Qui.
I Avere a collegamento.
Se Voi Prendere a Aspetto A Questo diario dopo,
I Avere a collegamento A a presentazione da JMP Scoperta Europa
da Bradley Jones Quello era SU ortogonale mescolare livello progetti.
IL disegni In Questo presentazione, IL ortogonale mescolare livello disegni,
Volere Quasi Aspetto molto simile A Che cosa era presentato Qui.
IL disegni presentato In Questo presentazione Sono per Quando tu sei più vicino A saturazione.
I volevo Dire questi ortogonale livello di mixaggio disegni
da IL precedente scoperta, E Noi In realtà Avere a carta SU Quello.
Questo è Questo Jones Lekivetz, E Nachtsheim
Quello era In JQT, Giornale Di Qualità Tecnologia.
Quelli disegni lavoro molto BENE
Quando Voi Avere Di metà IL numero Di fattori parente A IL correre misurare,
Quale suoni a quantità Piace DSD,
Ma suo Quando Voi Avere Di più a due livelli fattori.
In IL progetto presentato In Quello presentazione,
Voi Potere andare su A Di tre quarti Di IL correre misurare.
IL disegni presentato Qui
Sono Veramente Quando tu sei più vicino A Quello saturazione,
Dove Voi Dire, BENE, NO, I Veramente Avere a quantità Di fattori
Quello Io sono interessato In, E IL corre Sono Veramente costoso.
IL disegni Qui A riempire Quello scorso spacco Quando Voi Volere A Ottenere vicino A saturazione.
I ha mostrato Voi questi disegni Aspetto Carino,
Ma Potere Essi In realtà Fare nulla Quando Esso viene A modello selezione?
Malato Dire Qui.
Ancora, Noi Avere correre a quantità Di simulazioni SU questi.
Questo non è facendo Esso correttamente, Questo È Appena per a separare realizzazione.
Andiamo Dire Qui
Mio fattori, COSÌ chiamata uno, chiamata cinque, chiamata 13 E 14,
Io ho scelto Esso COME essendo significativo.
In base JMP, Voi Potrebbe Volere A utilizzo qualcosa Piace gradualmente.
Andiamo Prendere a Aspetto.
Qui Io ho Fatto a ragionevole lavoro.
I Maggio Avere finito su con uno extra fattore,
Ma In Alcuni senso, Id Ancora Essere
abbastanza Contento Quello Io ho stato capace A scegliere su quelli effetti Là.
Andiamo Tentativo Questo Stesso cosa con generalizzato regressione.
Se Noi Prendere a Aspetto, IL Stesso cosa.
Andiamo Vedere, 1, 5, 13, E 14.
Se Noi andare Indietro, 1, 5, 13, E 14.
In Questo caso,
Entrambi Di Voi Avere JMP Professionista con generalizzato regressione O Adatto gradualmente,
Entrambi erano capace A scegliere su quelli principale effetti Quello Noi avevo In Là.
Appena A spettacolo Voi Ora, Se Voi Avere a grande quadratico effetto,
Malato Dire Perché confrontato A DSD Dove Noi avevo Quello centro punto correre,
Questo Noi soltanto Avere due zeri.
Noi non Anche Avere a terzo per a centro punto
E Noi Avere a quantità Di più fattori.
Rilevamento quadratico effetti È Ancora andando A Essere difficile.
Ma andiamo Appena fare finta Noi Avere a grande uno.
Qui I Avere Ancora, IL 1, 5, 13, E 14.
Ma Ora Io ho Anche aggiunto a abbastanza grande quadratico effetto per IL colonna uno.
Andiamo Appena Prendere a Aspetto Qui.
Andiamo Tentativo A adatto passo dopo passo Ancora.
Ora Io ho In realtà Appena aggiunto quelli quadratiche In IL modello.
Ancora, I Avere uno extra termine,
Ma Se Voi Vedere, Anche In Questo caso, Esso fatto In realtà scegliere su Quello quadratico effetto.
Non soltanto fatto Esso scegliere su IL corretto principale effetti,
Esso fatto rilevare IL quadratico effetto Quello I avevo.
Andiamo Tentativo IL Stesso cosa.
Andiamo Vedere IL modello lancio.
Esso sembra Piace I Già Avere Esso mostrato Qui.
IL Stesso cosa.
Voi Vedere IL 1, 5, 13, 14,
E generalizzato regressione era Anche capace A scegliere su Quello quadratico effetto.
Malato Dire I volevo non aspettarsi A anticipare
Quello Voi Potere rilevare Quello molti quadratico effetti.
Ma Anche Se Voi Aspetto A tuo residuo trame O tuo principale effetti trame,
Anche quelli due zeri Dare Voi Alcuni indicazione
Quello Forse I Fare Volere A seguire su
E Prendere a Aspetto A quelli fattori a poco morso più profondo per quadratico effetti.
Dove Ancora, In tuo tradizionale screening,
Se tu sei soltanto facendo cose A due- livello, Voi non lo farei Avere IL opportunità A Fare Quello.
Con Quello, Ancora, I Volere inviare Questo diario Dove Questo video È situato,
Ma Malato Anche flash su questi riferimenti A Questo tempo.
Con Quello, Grazie Voi per prendendo IL tempo A orologio Questo video,
E Per favore condividere Qualunque messaggi Voi Avere In IL comunità sotto.
