实验设计指南 > 定制设计 > 定制设计概述
发布日期: 04/13/2021

定制设计概述

使用“定制设计”平台可构造为您特定的实验需要量身定制的最优设计。

您可以包括众多因子类型,具体如下:

连续

离散数值(包含任意水平数)

分类(包含任意水平数)

分区组(每个区组包含指定数量的试验)

协变量

混料

常数

不受控

指定可操作区域

您可以使用线性因子约束或不被允许的组合来限定您的实验区域,以反映您的操作条件。特别是可以为分类、连续和离散数值因子指定限制。请参见定义因子约束

指定包含难以更改的水平的因子

对于连续、离散数值、分类和混料因子,您可以指出两个级别的难以更改的因子。这些难度级别可通过整区或整区及裂区来表示。您还可以指定难以更改的协变量。

指定主要关注的效应

您可以明确指定假设模型。您的假设模型是一个初始模型,理想情况下包含要评估的所有效应。模型中可包含主效应、交互作用、响应曲面效应和多项式效应(最高五阶)的任意组合。您可以指定哪些效应是必须估计的,哪些效应是期望估计的。根据试验次数,“定制设计”使用 Bayesian 最优性方法来估计哪些效应是期望估计的。请参见模型

指定试验次数

“定制设计”平台支持您指定符合您实验情形预算的试验次数。该平台指示用于估计所需效应的最小试验次数,并提供默认试验次数。这些值可用作指导信息,帮助确定可行的试验次数。请参见生成设计

构造适合的设计类型

“定制设计”可构造众多设计类型。这些类型包括经典设计和随机区组设计。有关不同设计类型的示例,请参见定制设计

构造最优设计

根据您的特定要求,“定制设计”平台可构造最优设计。算法支持若干最优性准则:

D 最优性

I 最优性

Bayesian D 和 I 最优性(使用“若可能”效应)

A 最优性

别名最优性

请参见最优性准则

设计是使用坐标交换算法构造的 (Meyer and Nachtsheim, 1995)。请参见坐标交换算法

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