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fracfactgen

Generadores de diseño factorial fraccionado

Sintaxis

generators = fracfactgen(terms)
generators = fracfactgen(terms,k)
generators = fracfactgen(terms,k,R)
generators = fracfactgen(terms,k,R,basic)

Descripción

generators = fracfactgen(terms) utiliza el algoritmo Franklin-Bailey para encontrar generadores para el diseño factorial fraccional de dos niveles más pequeño para estimar los términos del modelo lineal especificados por. es un vector de caracteres o un escalar de cadena que consta de palabras formadas a partir de letras mayúsculas y minúsculas, separadas por espacios.termsterms52aZ Se utiliza para los primeros 26 factores y, si es necesario, para los factores restantes.'a'-'z''A'-'Z' Por ejemplo,.terms = 'a b c ab ac' Las palabras de una sola letra indican los efectos principales que se estiman; palabras de varias letras indican interacciones. Alternativamente, es una-por-matriz de s y s donde es el número de términos del modelo que se estima y es el número de factores.termsmn01mn Por ejemplo, si contiene filas y, a continuación, el factor y la interacción entre los factores y se incluyen en el modelo. es una matriz celular de vectores de caracteres con un generador por célula.terms[0 1 0 0][1 0 0 1]badGeneradores Pase a producir el diseño factorial fraccional y el patrón de confusión correspondiente.Generadoresfracfact

generators = fracfactgen(terms,k) Devuelve generadores para un diseño factorial fraccional de dos niveles con 2k-corre, si es posible. Si es, encuentra el diseño más pequeño.k[]fracfactgen

generators = fracfactgen(terms,k,R) encuentra un diseño con resolución, si es posible.R La resolución predeterminada es.3

Un diseño de es aquella en la que la interacción sin factor se confunde con cualquier otro efecto que contenga menos factores.ResoluciónRnRn Por lo tanto, un diseño de resolución III no confunda los efectos principales entre sí, pero puede confunverlos con interacciones bidireccionales, mientras que un diseño de resolución IV no confunda ni los efectos principales ni las interacciones de dos vías, sino que puede confundir las interacciones de dos vías con cada Otro.

Si no puede encontrar un diseño a la resolución solicitada, intenta encontrar un diseño de baja resolución suficiente para calibrar el modelo.fracfactgen Si se realiza correctamente, devuelve los generadores para el diseño de menor resolución junto con una advertencia. Si falla, devuelve un error.

generators = fracfactgen(terms,k,R,basic) también acepta un vector que especifica los índices de los factores que deben tratarse como básicos.basic Estos factores reciben tratamientos factoriales completos en el diseño. El valor predeterminado incluye los factores que forman parte de la interacción de mayor orden en.terms

Ejemplos

Supongamos que desea determinar los efectos de los factores de nivel 4 2, para los cuales puede haber interacciones bidireccionales. Un diseño factorial completo requeriría 24 = 16 corridas. La función encuentra generadores para una resolución IV (separar efectos principales) diseño factorial fraccional que requiere sólo 2fracfactgen3 = 8 corridas:

generators = fracfactgen('a b c d',3,4) generators =      'a'     'b'     'c'     'abc'

El diseño más económico y el patrón de confusión correspondiente son devueltos por:fracfact

[dfF,confounding] = fracfact(generators) dfF =     -1    -1    -1    -1     -1    -1     1     1     -1     1    -1     1     -1     1     1    -1      1    -1    -1     1      1    -1     1    -1      1     1    -1    -1      1     1     1     1 confounding =      'Term'     'Generator'    'Confounding'       'X1'       'a'            'X1'                'X2'       'b'            'X2'                'X3'       'c'            'X3'                'X4'       'abc'          'X4'                'X1*X2'    'ab'           'X1*X2 + X3*X4'     'X1*X3'    'ac'           'X1*X3 + X2*X4'     'X1*X4'    'bc'           'X1*X4 + X2*X3'     'X2*X3'    'bc'           'X1*X4 + X2*X3'     'X2*X4'    'ac'           'X1*X3 + X2*X4'     'X3*X4'    'ab'           'X1*X2 + X3*X4'

El patrón de confusión muestra, por ejemplo, que la interacción bidireccional entre y se confunde con la interacción bidireccional entre y.X1X2X3X4

Referencias

[1] Box, G. E. P., W. G. Hunter, and J. S. Hunter. Statistics for Experimenters. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1978.

Introducido en R2006a