Definitive Screening Designs with Added Two-Level Categorical Factors

范畴变量 实验设计 混叠 正交数组 计算机科学 班级(哲学) 主要影响 数学 数学优化 统计 机器学习 人工智能 田口方法 欠采样
作者
Bradley Jones,Christopher J. Nachtsheim
出处
期刊:Journal of Quality Technology [Taylor & Francis]
卷期号:45 (2): 121-129 被引量:122
标识
DOI:10.1080/00224065.2013.11917921
摘要

Recently, Jones and Nachtsheim (2011) proposed a new class of designs called definitive screening designs (DSDs). These designs have three levels, provide estimates of main effects that are unbiased by any second-order effect, require only one more than twice as many runs as there are factors, and avoid confounding of any pair of second-order effects. For designs having six factors or more, these designs project to efficient response surface designs with three or fewer factors. A limitation of these designs is that all factors must be quantitative. In this paper, we develop column-augmented DSDs that can accommodate any number of two-level qualitative factors using two methods. The DSD-augment method provides highly efficient designs that are still definitive in the sense that the estimates of all main effects continue to be unbiased by any active second-order effects. An alternative procedure, the ORTH-augment approach, leads to designs that are orthogonal linear main effects plans; however, some partial aliasing between main effects and interactions involving the categorical factors is present.
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