Autores
R. Lekivetz (1), R. Sitter (2), D. Bingham (2), MS Hamada (3), LM Moore (3) y JR Wendelberger (3)
Afiliaciones
(1) JMP Statistical Discovery LLC
(2) Universidad Simon Fraser, Burnaby, Columbia Británica
(3) Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM
Diario
Revista de tecnología de la calidad
Fecha de publicación
2015
Abstracto
Los experimentadores utilizan con frecuencia diseños de cribado para identificar efectos principales activos en un grupo de factores. Se requieren métodos para diseñar experimentos eficientemente que estimen los efectos principales, especialmente si el experimento involucra factores categóricos en más de dos niveles y requiere un tamaño de serie no estándar. Proponemos un nuevo y potente algoritmo basado en una estrategia secuencial elemento por columna, que se centra en mantener el equilibrio dentro y entre columnas. Comparamos el nuevo algoritmo con un algoritmo columna por columna para encontrar matrices ortogonales y casi ortogonales seleccionadas. Examinamos el rendimiento de ambos algoritmos utilizando diferentes criterios y presentamos un análisis de estrategias generales para la búsqueda de diseños.
Citación
Lekivetz, R., Sitter, R., Bingham, D., Hamada, MS, Moore, LM y Wendelberger, JR, 2015. Sobre algoritmos para obtener matrices ortogonales y casi ortogonales para el cribado de efectos principales.Revista de tecnología de la calidad, 47(1), págs.2-13, https://doi.org/10.1080/00224065.2015.11918102 .
