“分析”脚本
使用“覆盖阵列”平台生成的数据表中的“分析脚本”来识别导致失效的可疑因子或因子组合。使用确定性排名或概率性排名。
“分析”脚本假定响应列具有以下特点：
• 响应将失败记录为 0，将成功记录为 1。
• 至少需要一次失效以便运行分析。
允许缺失值。响应列可重命名。
“分析”脚本可生成包含两个部分的报表。
汇总
“覆盖阵列分析”报表的“汇总”部分包含结果是“成功”和“失败”的试验次数以及响应为“缺失”的试验次数。
失效分析详细信息
“覆盖阵列分析”报表的“失效分析详细信息”部分包含按因子划分的失效汇总，以帮助识别失效原因。使用默认的按计数排名，或为“Bayesian 故障定位”(BayesFLo) 分析选择按概率排名。请参见故障定位。
因子交互作用
“因子交互作用”报表用 k 的值作为标签，该值是检测到失效的最小交互作用数。（要了解关于检测的定义，请参见覆盖阵列和强度。）该表包含以下三列：
因子
检测到失效的所有 k 因子组合。
失效水平
“因子”列中检测到失效的 k 个因子的值。
失效计数
对应于失效水平的 k 因子组合的失效数。
注意：一个失效观测可能出现在“失效水平”列中所列的不止一个 k 因子组合中。
“<k> 因子交互作用”报表中的行以动态方式链接至数据表。若您选择了报表中的一行或多行，则也会在数据表中选定相应行。
故障定位
当您在“失效分析详细信息”部分中选择“按概率排名”时，可使用故障定位方法。该方法使用 Bayes 过程，基于先验信息计算因子组合作为失效根本原因的概率。
初始化先验值
指定如何初始化先验值。
未加权先验（不可编辑）
点击“继续”后，对所有因子应用相同的初始概率。
未加权先验（可编辑）
在您点击“继续”后打开“先验表”。您可以为每个因子水平指定相对重要性。
加权先验（可编辑）
打开“秩因子数/水平数”表。定义高、中、低秩。为每个因子指定高、中或低秩。点击继续来应用设置以初始化先验值并打开“先验表”。
提示：在“先验表”或“秩因子数/水平数”表中选择一行或多行，右击并选择快速输入以打开用于设置表值的窗口。
最大组合强度
定义最大强度，即考虑的最大交互作用水平。
后退
返回到“初始化先验值”这一步。
更新排名
更新排名以反映对先验值的更改。
更新排名后，“因子交互作用”报表被“故障定位（按概率排名）”所取代，并包含一列后验概率。
仅当您选择“是”以启用为组合定义先验值时，以下选项才可用：
选定组合的乘数
支持调整先验值以解释可疑的因子组合。
所有选定因子组合（k 阶）
从“名称”列中选择因子名称，点击执行。随即打开一个 k 阶因子组合表，通过调整“乘数”来增大或减小每种组合的影响。
所有选定因子组合（2 到 k 阶）
从“名称”列中选择因子名称，点击执行。随即打开一个 2 到 k 阶因子组合表，通过调整“乘数”来增大或减小每种组合的影响。
选定因子和/或水平的灵活组合
从“名称”或“值”列中选择因子名称或因子水平，点击执行。随即打开一个组合表，通过调整“乘数”来增大或减小每种组合的影响。
删除组合
支持您从组合表中删除选定的组合。
更新排名后，“<k> 因子交互作用”报表被“故障定位（按概率排名）”所取代，并包含一列后验概率。