Kontraszt meghatározása - stadopedia
Hasonlóan megállapíthatjuk, hogy x2 = x1 x3; x3 = x1 x2. Az így kapott kapcsolatokat, amelyek bemutatják, hogy a hatás milyen hatással van az adott hatással, kapcsolatokat generálnak. A vizsgált esetre azt értjük, hogy a lineáris egyenlet koefficiensei becslések
A fél-replikákat, amelyekben a fő hatások keverednek a kétfaktoros kölcsönhatások között, III. Erőfelbontású terveket neveznek (a meghatározó kontraszt legnagyobb számban). Az ilyen terveket általában kijelölték.
A 2 4-1 félreplikáció kiválasztásakor nyolc megoldás lehetséges:
E félig-rellik felbontása más. Így az 1-6. Replikáknak három tényezője van a meghatározó kontraszttal, és 7-8 négyes. A 7 - 8-as replikák maximális felbontásban vannak, és a legfontosabbak. A felbontóképességet ezt a replikát összekeverő rendszer határozza meg. Maximális lesz, ha a lineáris hatások a lehető legnagyobb rendű kölcsönhatási hatásokkal keverednek. Az interakciós hatásokról szóló előzetes információ hiányában a kísérletezők a legnagyobb felbontással rendelkező replikat választják, mivel a háromszoros interakciók általában kevésbé fontosak, mint a pár.
Replikák amelyben nem fő hatása összekeverjük a többi fő hatást, vagy kölcsönhatás pár, míg az összes páronkénti kölcsönhatások összekeverjük egymással, úgynevezett felbontású tervezi IV (a legnagyobb számú tényezők a kontraszt), és a kijelölt.
Tegyük fel, hogy az i = x1 x2 x3 x4 és i = -x1 x2 x3 x4 meghatározó kontrasztok által adott félig replikákat választjuk ki. A közös becsléseket az alábbi összefüggések határozzák meg:
Ez a fajta keverés lehetővé teszi a lineáris hatások, valamint a másodrendű kölcsönhatások és az elsőrendű kölcsönhatások hatását. Ha az I = x1 x2 x4 és I = -x1 x2 x4 meghatározó kontrasztokkal rendelkező félig replikákat választjuk ki. akkor lehetséges megoldást találni III. Néhány alapvető hatás összekeveredik a párosított interakciókkal:
Ezeknek a félreplikáknak a felbontóképessége kisebb, mint a IV felbontású terveknél.
A 2 5-1 félreplikáció kiválasztásakor a kísérletezőnek 22 lehetősége van. Tehát az x5 a hat pár interakció egyikével azonosítható, például x5 = x1 x2 vagy x5 = x3 x4 stb. Ebben az esetben egy fél replikát kapunk, amelynek felbontási ereje III. Nyilvánvaló, hogy ez nem a legjobb választás a fél replika. Ezután az x5 a négy hármas interakció egyikével azonosítható (x5 = x1 x3 x4, x5 = x1 x2 x4, x5 = x2 x3 x4, x5 = x1 x2 x3). Ezután egy olyan tervet kapunk, amelynek felbontása a IV hatvány, és minden lineáris hatás összekeveredik a hármas kölcsönhatásokkal. És végül, a félreplikációt a x5 = x1 x2 x3 x4 vagy x5 = -x1 x2 x3 x4 generáló kapcsolatok adhatják meg. A meghatározó kontrasztok ebben az esetben i = x1 x2 x3 x4 x5 és i = -x1 x2 x3 x4 x5. Az ilyen másolatokat V felbontással tervezik és jelölik.
Engedjünk például egy félreplikációt, amelyet a x5 = x1 x2 x3 x4 generáló kapcsolat ad meg. A regressziós együtthatók az alábbi hatások becslései:
ahol a lineáris hatások keverednek a harmadikrendű kölcsönhatásokkal, és az elsőrendű kölcsönhatások a másodrendű kölcsönhatásokkal.
Feltéve, hogy a hármas és a négyes kölcsönhatások jelentéktelenné válnak, elmondható, hogy az alap és a páros hatásokat "tiszta" formában izolálják.
8.4.4 1/4-replikák kiválasztása. általánosító
Ha öt tényező hatását tanulmányozzuk, akkor nem lehet 16 kísérletet készíteni, csak 8-at, vagyis 8-at. használja a 2 5-2 replikát. 12 megoldás létezik, ha az x4 az interakció párja, és az x5 hármas:
Tegyük fel, hogy az ötödik opció van kiválasztva; x4 = x1 x3. x5 = x1 x2 x3 x4. Ekkor a meghatározó kontrasztok 1 = x1 x3 x4 és 1 = x1 x2 x3 x5 Ha ezeket a meghatározó kontrasztokat megszorozzuk, megkapjuk a harmadik összefüggést, amely meghatározza az 1 = x2 x4 x5 oszlop elemeit. Annak érdekében, hogy teljes mértékben jellemezzék a replikáció felbontási erejét, meg kell jegyeznünk az általános meghatározó kontrasztot:
A keverési rendszert úgy határozzák meg, hogy megszorozzák az általánosító meghatározó kontrasztot egymás után x1, x2, x3 stb. például,
Kiderül egy meglehetősen komplex rendszer, amely összekapcsolja a lineáris hatásokat az első, második, harmadik és negyedik megbízás kölcsönhatásának hatásával. Szóval a regressziós együttható b1 lesz a következő hatások becslése:
Ha szükségessé válik az interaktív páros hatásoktól mentes alaphatások megszerzéséhez, majd a kiválasztott másolathoz, akkor még egy másolatot kell beilleszteni egy általánosító meghatározó kontraszttal:
A hozzáadott replika esetén a b1 együttható az alábbi hatások becslése: b1 # 946; 1 - # 946; 34 - # 946; 1245 + # 946; 235
Két ¼-replikák b1 hozzáadásakor # 946; 1 + # 946; 235. azaz felszabadulunk az interakció pár hatásából.
Így ha feltételezhető, hogy az elsőrendű interakciós hatások nullától különböznek, akkor kétnegyedes replikákat kell összekeverni, amelyek különböznek egymástól az általánosító kontrasztok hármas termékeinek jelei alapján.
8. példa. Vizsgáljuk meg a különböző tényezők hatását a termék különbségére, amikor a középső szakaszban a ritkítással húzódnak. A következő tényezőket választják független változóként:
X1 - szög kipufogógáz mátrix X2 - közötti szög a tengelye a bélyeget és az irányt a dia stroke, X3 - csökkentése, X4 - átlagos változása üres rész X5 - folyáshatár (tabl.8.12).