THỰC NGHIỆM HAI mức NHÂN tố

SỰ CHỈ DẪN DỄ HIỂU VỀ THỰC NGHIỆM HAI MỨC NHÂN TỐ MỤC LỤC Lời giới thiệu Danh mục mẫu phân tích Chương I Các thiết kế nhân tố đầy đủ Giới thiệu thiết kế nhân tố đầy đủ với hai mức nhân tố 1.1 Sự thuận lợi thiết kế nhân tố đầy đủ 1.2 Mô hình hồi quy chuẩn thiết kế nhân tố với hai mức đầy đủ 1.3 Tính toán bình phương tối thiểu mô hình hồi quy 1.4 Đưa mô hình biểu đồ phù hợp 1.5 Bốn bước để làm thực nghiêm thành công Sự phân tích thực nghiệm nhân tố đầy đủ 2.1 Phân tích khái quát kế hoạch 2.2 Phân tích câu trả lời số với hồi quy 2.3 Kết luận hồi quy trung tâm 2.4 Phân tích câu trả lời số thiếu vắng hồi quy 2.5 Đồ thị chuẩn hiệu ứng công cụ phân tích khác 2.6 Các đoán cho mô hình thích hợp 2.7 Các phép biến đổi câu trả lời 2.8 Phân tích tổng số, khác biệt, thống kê khác 2.9 Sự hồi quy không cân khác biệt không cân 2.10 Ảnh hưởng kết hợp xử lý thiếu Các giới hạn ngẫu nhiên phổ biến 3.1 Nguồn gốc biến đổi đơn vị cấu trúc thiết kế 3.2 Xử lí tương tác số 3.3 Hạn chế: phân chia nhân tố thành thực nghiệm nhỏ 3.4 Phân tích ngẫu nhiên nhân tố thiết kế hạn chế 3.5 Sự phân chia thiết kế Các ví dụ thiết kế nhân tố đầy đủ 4.1 Ví dụ 4.1: 23 hồi quy với mẫu vòng chạy 4.2 Ví dụ 4.2: nhân tố 29 cho nghiên cứu peptide 4.3 Ví dụ 4.3: 25 với chạy điểm trung tâm cho độ cứng gốm Chương II Các thiết kế nhân tố phân đoạn Các thiết kế nhân tố phân đoạn: Các khái niệm 5.1 Ví dụ nhân tố phân đoạn khởi đầu 5.2 Giới thiệu thiết kế nhân tố phân đoạn tin cậy 5.3 Phân tích cho thiết kế nhân tố phân đoạn tin cậy Các thiết kế nhân tố phân đoạn cho tác động ước đoán 6.1 Sự phân tích thiết kế nhân tố phân đoạn III với độ phân giải tin cậy 6.2 Vài lý thuyết thiết kế III độ phân giải 6.3 Các thiết kế trực giao không tin cậy cường độ 6.4 Tối ưu hóa thiết kế hiệu ứng bão hòa 6.5 Các thiết kế siêu bão hòa 6.6 Các kết luận Các thiết kế cho hiệu ứng ước lượng tương tác hai nhân tố 7.1 Năm mẫu phân tích 7.2 Các thiết kế IV độ phân giải tin cậy 7.3 Độ mạnh dãy trực giao 7.4 Các thiết kế IV độ phân giải không trực giao 7.5 Tóm tắt việc lựa chon thiết kế Các thiết kế nhân tố phân đoạn độ phân giải V 8.1 Các thiết kế nhân tố phân đoạn V 2k-f độ phân giải tin cậy 8.2 Độ mạnh dãy trực giao 8.3 Tỷ số ¾ thiết kế V độ phân giải tin cậy 8.4 Các thiết kế V độ phân giải không trực giao nhỏ 8.5 Sự giới thiệu vấn đề lựa chon thiết kế 8.6 Phân tích thực nghiệm V độ phân giải Các thiết kế nhân tố phân đoạn tăng lên 9.1 Các thử nghiệm lựa chọn 9.2 Chạy chứng nhận 9.3 Nghiên cứu đường dốc 9.4 Đường gấp khúc sau tỷ số III độ phân giải 9.5 Đường gấp khúc bán gấp khúc sau tỷ số IV độ phân giải 9.6 Sự gia tăng thiết kế tối ưu 9.7 Các nhân tố cộng nhỏ giọt 10 Các thiết kế nhân tố phân đoạn với giới hạn ngẫu nhiên 10.1 Các thiết kế khối ngẫu nhiên cho nhân tố phân đoạn 10.2 Các thiết kế phân chia cho nhân tố phân đoạn 10.3 Phân tích nhân tố phân đoạn với giới hạn ngẫu nhiên 10.4 Các dãy bao gồm thiết kế nhân tố phân đoạn 11 Các ví dụ thiết kế nhân tố phân đoạn nhiều 11.1 Một đường gấp khúc gương ảnh 11.2 Đường dốc với cưỡng ép 11.3 Một nhóm thực nghiệm hình 11.4 Khối không trực giao cho nhân tố phân đoạn Chương III Các chủ đề 12 Các phương pháp bề mặt hồi quy thiết kế bậc 12.1.Kế hoạch phương pháp luận bề mặt hồi quy 12.2 Các thiết kế phức hợp trọng tâm 12.3 Các thiết kế phức hợp khác 12.4 Các thiết kế hộp Behnhem 12.5 Phân tích làm rõ mô hình bậc thích hợp 13 Các chủ đề đặc biệt thiết kế 13.1 Khả lựa chọn kích thước mẫu 13.2 Sự lựa chọn mức nhân tố 13.3 Các lời khuyên cho nghiên cứu khác 13.4 Các nhân tố thích nghi với mức cao 13.5 Các yêu cầu đặc biệt cho chạy tổ hợp xử lý 14 Các chủ đề đặc biệt phân tích 14.1 Sự hồi quy tối thiểu phương pháp Lenth 14.2 Sự lựa chọn thử nghiệm Lenth 14.3 Phân tích khác mẫu cấu trúc 14.4 Sự phân tích bình phương tối thiêủ suy rộng thay đổi kông 14.5 Phân tích mô hình trộn lẫn 14.6 Dữ liệu tái tạo đa dạng cao 14.7 Bốn phân tích sai lầm phải tránh Chương IV Phục lục bảng biểu A Các nhóm cao phân bố t, tα B Các nhóm cao phân bố F, Fα C Các nhóm caô cho thống kê t, CαIER CαEER D Các nhóm tin học cao cho nghiên cứu phần dư lớn E Khối trực giao cho thiết kế nhân tố 2k đầy đủ F Các nhãn cột máy cho thiết kế nhân tố phân đoạn tin cậy H Các phối hợp khối sai nhỏ cho thiết kế nhân tố phân đoạn I Đạo hàm ma trận riêng J Các thiết kế nhân tố phân đoạn bật Tài liệu tham khảo Tóm tắt ký hiệu Chỉ dẫn Phần áp dụng Mô tả thiết kế hồi quy 23 23 25 với lần chạy trung tâm 24 24 29-5 chia tới 24 25 khối Được hồi quy 23 khối Được hồi quy 23 khối Được tái tạo 22 khối Phân chia 25 Được hồi quy 23 Phân chia-phân chia-phân chia-đơn vị 24 Được hồi quy 23 29 25 với lần chạy 25-2 25-2 28-3 25-2 27-4 26-3 213-9 215-11 OA (12, 211, 2) OA (12, 27, 2) OA (20, 219, 2) OA (20, 219, 2) Quá bão hoà, n=24, k= 138 24-1 26-2 26-2 210-4 OA (88, 241, 3) 29-2 (3 / 4) 29-2 Bất quy tắc 29-3 k=7 nửa lên sau 26-2 Tăng lên 28-4 29-4 khối (hoặc tách đơn vị 210-5) 1.1 Chống xô đẩy bình chứa 1.1 Chống xô đẩy bình chứa 2.3 Độ cứng gốm 2.4 Hiệu suất Isatin 2.8 Tốc độ mũi khoan 2.8 Các tật lưỡi sắt 3.4 Màng PE 3.4 Hiệu suất hóa chất hữu 3.4 Hiêụ suất mùa khoai tây 3.4 Bộ phận bong đèn sáng 3.5 Giấy Xử lý plasma 3.6 Sản xuất sữa 3.6 Mùi thịt ôi 4.1 Khối lượng viên 4.2 Nghiên cứu peptide 4.3 Độ bền cứng gốm 5.1 Mạ điện 5.2 Oxi hóa xúc tác 5.3 Màng polymer 6.1 Sắc ký 6.1 Sản xuất Lovastatin 6.1 Chất lượng thịt 6.1 Sản xuất Inulinase 6.3 Thử máy điều nhiệt 6.3 Theo dõi đo lường số lượng 6.3 Xử lý microarray AND bổ trợ 6.3 Cung cấp thẻ tín dụng 6.5 Mô hình tỉ lệ mắc AIDS 7.1 Tính thấm màng Carbon 7.1 Chỉ số nấu chảy đo thô 7.1 Chất bán dẫn khắc axit 7.1 Sự huấn luyện hệ thống thần kinh 7.1 Cấu trúc máy tính 8.6 Hoá học Prôtêin (xem xét lại) 8.6 Hóa học Prôtêin (xem xét lại) 8.6 Hóa học Prôtêin (xem xét lại) 8.6 Những phụ gia thức ăn thơm 9.5 Chất bán dẫn khắc axit 9.6 Đường phun 10.3 Chất lượng trục khuỷu 27-4 × 24-1 / 16 2941 Như chia-chia-đơn vị / 26-3 × 24-1 Như cách phân chia đơn vị OA (20, 217, 2) 23-1 dốc lên Nhóm chiếu với k = 29 (28-4 , cho phép 212-8) 214-10 n0 = 2, khối hợp chất trung tâm hợp chất không trung tâm 23 + hoạy động, chuẩn hoạt động 23 25-1 ứng với 15 biến 10.3 Đường phun 10.3 Làm phomát 10.3 Cài đặt máy giặt/ máy sấy 11.1 Sự phát triển vi khuẩn biển 11.2 Sắc ký 11.3 Cung cấp hiệu 11.4 12.2 12.3 14.3 14.4 14.6 Thức ăn chăn nuôi Giấy copter bay Giấy copter bay Lắng đọng chất bán dẫn Mô hình đá gãy Chất lượng đường viền Giới thiệu thiết kế nhân tố đầy đủ với hai mức nhân tố Những hệ số thực nghiệm với hệ số bậc sử dụng rộng rãi chúng dễ thiết kế, hiệu để thực hiện, đơn giản để phân tích đầy đủ thông tin Chương minh hoạ cho lợi ích Những mô hình hồi quy chuẩn cho tổng hợp liệu từ thí nghiệm đầy đủ giai thừa giới thiệu, ví dụ đưa để minh hoạ giải thích sử dụng mô Một số phân tích thống kê giới thiệu cho trường hợp đơn giản nhất, đa số công cụ phân tích bị hoãn lại chương Các mục phân chia sau: Mục 1.1 : Những lợi thiết kế giai thừa đầy đủ Mục 1.2 : Mô hình hồi quy chuẩn cho thiết kế giai thừa với hệ số bậc Mục 1.3 : Ước lượng bình phương tối thiểu mô hình hồi quy Mục 1.4 : Trình bày mô hình trang bị đồ hoạ Mục 1.5 : Bốn bước đặt kế hoạch cho thí nghiệm thành công 1.1 Những lợi thiết kế giai thừa đầy đủ Quyển sách giải thích làm để lập kế hoạch phân tích thí nghiệm với nhiều hệ số Những hệ số thực nghiệm đầu vào mà có mục đích thay đổi để nghiên cứu ảnh hưởng kết Mặc dù nhiều thí nghiệm hữu ích bao gồm biến hay hệ số đơn, đa số câu hỏi nghiên cứu hầu hết phức tạp Thay hỏi đơn giản “Việc tăng nhiệt độ ảnh hưởng tới cường độ?”, quan tâm đến việc biết nồng độ, sức căng dây, tốc độ chu trình loạt hệ số khác chung ảnh hưởng tới đầu Ban đầu, xem xét thí nghiệm với từ đến hệ số Tuy nhiên, công cụ ứng dụng sau bao gồm thí nghiệm với tá nhiều hệ số Những hệ số thực nghiệm biến số, tốc độ nhiệt độ tuyệt đối (vô điều kiện), nhà cung cấp khác vật chất Dù số (ví dụ: 350 ) hay tuyệt đối (ví dụ: nhà cung cấp A) giới thiệu giá trị hệ số mức độ Một thí nghiệm hoạt động bao gồm mức độ xác định cho hệ số, kết hợp mức (VD 3500 nhà cung cấp A) gọi chung kết hợp xử lý (t.c) Quyển sách tập trung vào thí nghiệm với hệ số bậc 2, từ thí nghiệm sử dụng rộng rãi tương đối dễ dàng để phân tích Một thí nghiệm giai thừa đầy đủ bao gồm kết hợp mức độ hệ số thí nghiệm Vì thế, có k hệ số, hệ số mức độ 2, giai thừa đầy đủ bao gồm: × 2k  × 2   × 2 = k Chúng ta dùng ký hiệu 2k đại diện cho kiểu thiết kế giai thừa này, không phép tính cho kết hợp xử lý Một lý cho phổ biến có hệ số bậc cho phép khảo sát kinh tế nhiều biến Ví dụ, với hệ số, tăng số lượng mức từ tới làm tăng độ lớn thiết kế giai thừa đầy đủ từ 24 = 16 đến 34 = 81, lớn lần Phần I sách (Chương 1-4) viết cho thiết kế giai thừa đầy đủ Nếu kết hợp xử lý 2k thực lần có thiết kế giai thừa 2k không lặp lại Nếu số tất kết hợp xử lý lặp lại thí nghiệm, coi thiết kế lặp lại phần hoàn toàn Khi hệ số k nhỏ việc lặp lại phổ biến Tuy nhiên, k lớn, chí thực thiết kế giai thừa đầy đủ 2k thời gian không cần thiết Phần II sách (Chương - 11) trình bày phương pháp để đạo thiết kế giai thừa phân số- thiết kế mà chứa tập kết hợp xử lý 2k Đôi thiết kế giai thừa bậc dẫn tới câu hỏi mà trả lời cách tăng số lượng mức độ hệ số Phần III có số dẫn phải làm hoàn cảnh vậy, bổ sung chủ đề đặc biệt Kể từ sách dành cho học viên, phần I II kết luận với chương nghiên cứu truờng hợp để củng cố ý tưởng, xa để minh hoạ xúc tiến đạo phân tích thích hợp 1.1.1 Một ví dụ ban đầu Hiện coi thiết kế giai thừa đầy đủ với hệ số Huhtamaki Châu Mỹ tổ chức chuyên cung cấp mẫu bao bì thực phẩm sản phẩm dịch vụ, bao bì tiêu dùng, máy móc thiết bị đóng gói Một sở California sản xuất hộp tráng miệng đông lạnh lớn cho khách hàng Baskin – Robbins Một trình nâng cấp hình thành cho bìa cứng triển khai với khởi động giúp đỡ từ trang thiết bị khác Cài đặt ban đầu cho trình bốn biến sau: • Tốc độ : 18 ống / phút • Điểm sâu : “cao”, để dễ dàng gập cạnh ráp chặt với đáy • Nhiệt độ trục : 900F, có ảnh hưởng tới độ dính cao su • Sức căng dây : 65 Sáu tháng sau bắt đầu vận chuyển sản phẩm từ trình này, khiếu nại container ổn định nhận từ khách hàng, lấp đầy vào thùng giấy carton với nước trái dày đặc vani sản phẩm Không giống khách hàng khác, không loé sáng – đông cứng sau lấp đầy, thay vào chồng lên ổ rơm với tầng thùng trước chuyên chở ướp lạnh Những thùng từ trình cũ không bị cong xử lý này, hộp từ trình cong Hơn chấp nhận bồi thường lớn, chẳng hạn tăng trọng lượng bìa, sở Huhtamaki tạo nhóm để nhận cài đặt máy tính mà đạt đủ sức chịu nén Nhóm thực hai thí nghiệm giai thừa dẫn đến điều chỉnh số đề cập tới hệ số Trong thí nghiệm đầu tiên, sức căng dây giữ cố định 65 hệ số khác nghiên cứu sử dụng mức 2: • Tốc độ : 18 22 ống / phút • Điểm sâu : thấp cao • Nhiệt độ : 750F 1450F Lưu ý thay đổi trung tâm điều kiện hoạt động tại, họ tập trung vào việc tăng tốc độ nhiệt độ, giảm dần điểm sâu Với hệ số bậc 2, có kết hợp xử lý thiết kế giai thừa Mỗi điều tra lần, xem bảng 1.1 Lực ép khô có trọng lượng bảng yêu cầu để ép container tới hỏng Giá trị báo cáo cho hoạt động trung bình 10 thùng giấy Hình 1.1 giới thiệu đồ thị bậc thí nghiệm này, góc dán nhãn với trung bình lực ép khô cho lần thực Mặt trước, thấp hơn, góc phải gần với điều kiện hoạt động tại, khác biệt sử dụng 75 0F thay 900F Từ phương tiện góc tốt hay tốt góc kề, thí nghiệm hệ số - - thời gian dẫn Huhtamaki tin mức độ gần tối ưu cho hệ số Thay vào họ thực thử nghiệm giai thừa mà mang lại hiệu tốt tốc độ cao, nhiệt độ cao điểm sâu thấp, tất đại diện cho thay đổi từ trình cài đặt hành Do đó, thử nghiệm ban đầu họ xác định kết hợp mớ đầy hứa hẹn mức hệ số Mỗi nhóm quy định tính chất: tóm tắt thực nghiệm không sử dụng mô hình, thứ cách xử lý kết hợp biểu diễn lần Điểm sâu quy định thời gian dụng cụ ngừng hoạt động, yếu tố giảm dần Kết đạt hạ thấp điểm sâu, mức mà cung cấp thực nghiệm, thực nghiệm lần xử lý điểm sâu hạ xuống Sức căng Belt liên tục thực nghiệm lần đầu thêm vào nhân tố Nhóm Huhtamaki’s nhìn hấp dẫn sức căng Belt ảnh hưởng phụ thuộc vào tốc độ hay nhiệt độ trình Thực nghiệm lần 2, thực mức nhiệt độ tốc độ lần sức căng Belt mức 60 đến 75, điều chỉnh để sức căng 65 nhân tố điều chỉnh hoạt động máy Thực nghiệm tóm tắt bảng 1.2 hình 1.2 Dữ kiện gợi ý mà sức căng Belt ảnh hưởng phụ thuộc tốc độ Ở tốc độ cao sức căng hạ xuống tốt nhất, thực nghiệm lại diễn tốc độ thấp Kết tốt lại thu phản ứng xảy đồng thời tốc độ cao nhiệt độ cao Những thực nghiệm Huhtamaki’s thay đổi trình cài đặt từ tốc độ cao hơn, điểm sâu hạ thấp, 145oK sức căng 60 Dữ kiện thêm vào thu thập vài tuần điều kiện khác Với đồ thị trình thu được, Huhtamaki’s xác nhận trình có khả thực độ khô 1.1.2 Ưu điểm nhân tố thực nghiệm Hai ưu điểm nhân tố đầy đủ mô tả: Ưu điểm 1: nhân tố đầy đủ mô tả ảnh hưởng nhân tố phụ thuộc vào mức nhân tố khác thực nghiệm Đây lí chủ yếu nhiều nhân tố thực nghiệm Một nhân tố thực nghiệm biểu diễn tác động qua lại nhóm thực nghiệm mà nhân tố đơn lẻ không biểu diễn Ưu điểm 2: nhân tố đầy đủ cung cấp thông số ước lượng xác mô hình thoái bộ, tóm tắt ảnh hưởng nhân tố Cox (1958 trang 94) giải thích ích lợi sau Ban đầu, ảnh hưởng nhiều nhân tố phụ thuộc vào mức độ nhân tố khác Điều nhận từ thí nghiệm nhân tố Nếu mô hình đơn giản thêm vào ảnh hưởng nhân tố, nhân tố thí nghiệm tốt Trong tất liệu lựa chọn từ k nhân tố dự kiến sử dụng để đánh giá ảnh hưởng lên nhân tố khác Đây thích hợp để điều khiển đơn nhân tố thí nghiệm, thí nghiệm khác nói chúng không nhiều ảnh hưởng nhân tố Do đó, ảnh hưởng nhân tố thêm vào không thêm vào, nhân tố có nhiều thuận lợi 10 người khác, hai - thiết kế cấp dễ dàng sửa đổi để phù hợp với bốn yếu tố cấp Các yếu tố với mức độ M (0, 1, 2, 3), xây dựng từ yếu tố cấp hai H J l Hình 10.3 Một nửa khu bình thường ước tính cho độ co mô hình bão hòa Hình 10.4 Biểu đồ số dư từ mô hình giảm độ co M = 1,5 + J + 0.5H Sự tương phản J, H, HJ đại diện cho ba trực giao tương phản mà tài khoản cho tác động M Tại đây, M thực cấp tương ứng với mức độ khoảng cách cho yếu tố định lượng Trong trường hợp này, J liên quan chặt chẽ với độ tương phản tuyến tính M, HJ tương phản bậc hai M Để biết thêm chi tiết xây dựng thiết kế với hai yếu tố bốn cấp, xem Phần 13,4 Thiết kế tốt Schoen hiểu xây dựng giai đoạn thí nghiệm liên quan đến sữa tám thùng chứa sữa hai yếu tố Vì vậy, tầng sữa 22 thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên Đối với tầng lớp sữa đông, đơn vị sữa xem khối có chứa bốn đơn vị sữa đông Năm yếu tố sữa đông hai yếu tố sữa với sau hình thành thiết kế 27 - tám khối kích thước Các máy phát điện cho thiết kế F = ABCD G = ABDE, với ngăn chặn toàn - đơn vị yếu tố A B độ tương phản CE = FG Thiết kế thể bảng 10.7 Từ đơn vị sữa đông, mát thực theo số kết hợp xử lý, với tổng số 128 kết hợp khác yếu tố Các giả lập cấp hai yếu tố H J dùng yếu tố Như vậy, từ đó, mức độ M xác định cách sử dụng công thức M = 1,5 + J + 0,5 H Ngoài ra, hai mát khác yếu tố K L xác định K = BCGHJ L = ACGH Bảng 10,8 cho thấy phản ứng mã hóa cho mát cấp cho M Để chặt 10.3 Phân tích giai thừa phân số với hạn chế ngẫu nhiên 276 363 cấp cho K L không hiển thị xác định cách sử dụng máy phát điện Trong điều kiện số 11 yếu tố hai cấp độ A - H J - L, mối quan hệ xác định cho thiết kế là: I = ABCDF = ABDEG = CEFG = BCGHJK = ADFGHJK = ACDEHJK = BEFHJK = ACGHL = BDFGHL = BCDEHL = AEFHL = ABJKL = CDFJKL = DEGJKL = ABCEFGJKL Bảng 10.7 Sữa sữa đông xử lý kết hợp với mát (1997) Schoen làm thí nghiệm Đơn vị A B Sữa Đơn vị sữa C D E F G đông -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 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 10 1 -1 -1 -1 -1 11 -1 -1 -1 -1 -1 12 -1 1 -1 -1 13 1 -1 -1 -1 14 -1 -1 -1 -1 -1 -1 15 -1 1 -1 16 -1 -1 1 -1 17 1 -1 -1 -1 18 -1 -1 -1 -1 19 -1 1 -1 -1 20 -1 -1 -1 1 21 1 -1 -1 1 22 -1 -1 -1 1 23 -1 -1 1 -1 1 24 -1 1 -1 277 -1 -1 -1 25 -1 -1 -1 -1 26 1 -1 -1 -1 27 -1 -1 -1 -1 28 -1 1 -1 -1 29 -1 -1 1 -1 30 -1 1 -1 31 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 364 32 10 Phân đoạn thừa thiết kế với hạn chế ngẫu nhiên Bảng 10.8 Phản ứng mức độ mã hóa cho M Shoen (1997) M(H,J) 0( -1, -1) 1(1, -1) 2(-1, 1) 3(1, 1) 100,8 96,6 94,5 96,6 100,8 100,8 98,7 92,4 98,7 86,1 81,9 92,4 11,3 98,7 102,9 100,8 147,0 140,7 140,7 140,7 138,6 140,7 147,0 140,7 151,2 138,6 140,7 136,5 149,1 151,2 140,7 142,8 96,6 98,7 92,4 96,6 10 107,1 109,2 107,1 107,1 11 107,1 102,9 90,3 86,1 12 98,7 92,4 100,8 92,4 13 100,8 102,9 92,4 96,6 14 90,3 94,5 88,2 79,8 15 100,8 96,6 98,7 90,3 16 96,6 96,6 94,5 88,2 17 144,9 142,8 138,6 138,6 18 138,6 134,4 138,6 130,2 19 144,9 132,3 134,4 134,4 29 147,0 134,4 134,4 138,6 21 138,6 134,4 138,6 126,0 278 22 138,6 134,4 142,8 126,0 23 147,0 144,9 121,8 147,0 24 138,6 134,4 140,7 147,0 25 96,6 96,6 96,6 88,2 26 88,2 96,6 84,0 84,0 27 88,2 79,8 81,9 86,1 28 105,0 90,3 92,4 90,3 29 142,8 142,8 128,1 138,6 30 147,0 140,7 140,7 136,5 31 138,6 138,6 128,1 134,4 32 149,1 147,0 138,6 132,3 Kể từ liều lượng HJ không xuất chiều dài-4 chiều dài-5 chữ, tất hai yếu tố tương tác liên quan đến M tât yếu, phận số tương tác hai yếu tố từ CEFG.Các phân tích thí nghiệm thường xuyên chia-tách-đơn vị phân số thực mô hình bão hòa phù hợp, phân loại tương phản tầng, tính toán PSE cho tầng, sau xác định ước lượng ý nghĩa thống kê Ngoài ra, người ta thực ba phân tích riêng biệt, cho mô hình bảy yếu tố A - E, H J dễ dàng xây dựng Bảy tương phản mà không thay đổi đơn vị sữa liệt kê đầu tiên, A, B, CE, tương tác tổng quát chúng Các PSE cho bảy dự toán 1,5504 Chỉ có hiệu ứng A ý nghĩa thống kê Tiếp theo, liệt kê 24 điều kiện tương ứng thêm cho tương phản mà không thay đổi phạm vi đơn vị sữa đông, chang đơn vị sữa Đây tất điều kiện liên quan đến yếu tố A - E ( cách gọi riêng chúng) mà không xuất danh mục đơn vị sữa tương phản Đây thiết kế hiệu để đánh giá hai yếu tố tương tác vì, số 24 đơn vị chia tương phản, (CDE) đặc biệt với hiệu ứng tương tác hai yếu tố Thậm chí HJK cần xem tương tác hai yếu tố, kể từ HJ tương ứng với phần tác động M Các PSE từ 24 ước tính 0,911, tất t Lenth thống kê Vì vậy, số 24 đơn vị ước tính tách có nghĩa thống kê mức 0,05 Có 127 - 31 = 96 thêm tương phản mô hình bão hòa Những PSE cho tầng 0,394, nhỏ nhiều so với PSE cho toàn đơn vị đơn vị phân chia tầng lớp Những giá trị 0,05 tới hạn 1,98, đó, 10 ước tính có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, với 96 số liệu thống kê t Lenth, mong đợi khoảng năm ước tính thống kê ý nghĩa tất hệ zezo Theo thông tin Phụ lục C, xác định P (tối đa Lenth / t /> 2,67) = 0,52, có nghĩa là, nửa số lần số 96 hiệu ứng hoạt động, dự toán lớn không vượt 2,67 × PSE Ba phù hợp lớn với hai trái ngược liên quan đến yếu tố M bốn cấp, cộng với tương tác FK Tám ước tính, với số liệu thống kê khác nhau, t Lenth 2,67-1,83 tất tương ứng với tương tác cao Vì vậy, kiểm soát tốc độ thử nghiệm báo lỗi thông minh cho tầng mát mong muốn mô hình kỷ lương, áp dụng mô hình tổng thể bao gồm A, FK, ảnh hưởng cho F K để có mô hình phân cấp, cộng với tác động tuyến tính cho M 279 Bảng 10.9 Phân tích cho thí nghiêm chia tách đơn vị phomat Schosen (1997) Hạn Ước tính PSE Lenth t 22.083 1.550 1.903 1.550 14.24 1.23 1.280 1.550 0.83 1.050 1.550 0.68 1.550 -0.66 0.558 1.550 0.36 0.197 1.550 -0.13 -1.739 0.911 -1.91 -1.181 0.911 -1.30 -1.050 0.911 -1.15 EF -0.984 -0.952 EG -0.919 -0.886 0.911 -1.08 0.911 -1.05 0.911 -1.01 0.911 -0.97 -0.787 0.911 -0.86 0.755 0.911 -0.83 0.722 0.911 0.79 0.722 0/79 0.623 0.911 0.911 0.591 0.911 0.65 0.558 0.911 -0.61 -0.427 0.911 -0.47 -0.427 0.911 -0.47 -0.394 0.911 -0.43 -0.328 0.911 -0.36 0.230 0.911 0.25 -0.230 0.911 -0.25 0.197 0.911 0.22 -0.098 0.911 -.11 Sữa tầng A AB BCE CE B = ACE CDG = - Sữa C FA CB CA F CG E CF ACG CDE GA G EB BCG FD CD D GB GD DA EA C FA CB = … -1.017 đông tầng = = = = HL = HJK = = 0.911 280 0.68 0.066 0.911 0.033 Pho mát tầng J FK H BEH = BFL = CDH = CHJ = BGJ = CFJ = … BHK = AGJ = (85 ước tính nhỏ không hiển thị) 0.07 0.04 -2.428 0.394 -6.17 1.378 0.394 3.50 -1.181 0.394 -3.00 1.050 0.394 2.67 1.017 0.394 2.58 0.952 0.394 2.42 0.886 0.394 -2.25 0.788 0.394 2.00 0.787 0.394 2.00 0.787 0.394 -2.00 0.722 0.394 1.83 Dựa vào việc phân tích đồ thị half – normal, năm 1997 Schoen tập hợp mô hình với A, C M So sánh đồ thị half-normal cho việc chia đơn vị split-unit split-split-unit dẫn đến việc sử dụng ZQ trình bày hình 10.5 10.6 Chúng ta cần có hiểu biết biến phụ thuộc y nhân tố C, F, K với dự đoán b C = 1,739 bFK = 1.378 Bất nhân tố A xuất hiện, ảnh hưởng đến kết lớn Điều bất thường nhân tố ảnh hưởng không xuất tương tác có nghĩa Hình 10.5 Đồ thị half-normal cho việc so sánh 24 split-unit 10.3.4: Ví dụ 10.4: Hai cách chia đơn vị split-unit máy giặt máy sấy: Năm 1997, Miller trình bày phân đoạn thử nghiệm bao gồm nhân tố máy giặt (A-F) nhân tố máy sấy (P-S) Mục đích thí nghiệm tìm vết nhắn bé sau 281 giặt sấy khô quần áo nhân tố máy giặt nói sử dụng thiết kế thực nghiệm 263 , với loại thiết bị tiến hành lần Khi kết thúc thí nghiệm với thiết bị, quần áo ướt phân bố vào máy sấy khác nhau, cho quần áo từ máy giặt vào máy sấy Vì vậy, lần thí nghiệm với tất thiết bị dẫn 16 nghiên cứu kết hợp (2 6-4 x 24-2); 16 nghiên cứu kết hợp khác thu từ lần thử nghiệm thứ hai với thiết bị Mô hình thực nghiệm đầy đủ one-half 26-3 x 24-1 thí nghiệm Hình 10.6 Đồ thị half-normal cho việc so sánh 96 split-split-unit C = AB, E = ABD, F = BD để xác định nghiên cứu kết hợp với máy giặt S = PQR để xác định nghiên cứu kết hợp với máy sấy AD = -PQ để xác định đồng thời nghiên cứu kết hợp với máy giặt máy sấy Bảng 10.10 32 nghiên cứu kết hợp xác định máy phát điện kết việc đo vết nhăn quần áo với nghiên cứu kết hợp Cách bố trí bảng 10.10 nhấn mạnh thí nghiệm với nhân tố máy giặt dẫn hai nhóm cỡ Bốn dòng cho khác máy giặt; Sau nhóm thứ hoàn thành, bốn dòng sau sai số ngẫu nhiên bốn loại thiết bị Gồm ảnh hưởng nhóm ảnh hưởng A-F việc sử dụng tất bậc tự Chú ý rằng, phân tích thừa nhận khác hệ thống loại thiết bị máy giặt Nói cách khác, sai số dòng với dòng có liên quan tới nhóm Tương tự vậy, bốn cột số liệu nhóm bốn cột nhóm tương quan với thí nghiệm cho nhân tố máy sấy Giải vấn đề này, mô thình thực nghiệm bậc sử dụng có hai nhân tố tương tác với nhân tố ảnh hưởng máy sấy Bảng 10.10 Các nghiên cứu kết hợp việc đo vết nhăn sau giặt ủi Miller (1997) A B C D E F Nhóm (P, Q, R, S) (-, -, -, -) (+, +, -, -) (-, -,+, +) (+,+,+,+) -1 -1 1 -1 3.19 2.75 3.02 2.63 -1 -1 -1 1 4.01 3.33 3.79 2.82 -1 -1 -1 3.77 3.36 3.47 3.08 1 -1 -1 -1 3.83 3.48 4.25 3.94 282 Nhóm (-,+,-,+) (+,-,-,+) (-,+,+,-) (+,-,+,-) -1 -1 -1 -1 2.28 1.88 2.91 2.37 -1 -1 -1 -1 2.95 3.25 3.11 2.85 -1 -1 -1 -1 2.40 1.89 3.51 2.38 1 1 1 4.05 3.68 3.24 3.31 Việc phân tích tow-way, split-unit giống việc nhận nhân tố ảnh hưởng với phần ước lượng xác giống Những thảo luận phía phân tích trực quan Có loại tương tác trái ngược nhau, loại tương tác khác biến khác Một tương tác máy giặt máy sấy: AD = -PQ Sáu tương tác máy giặt máy sấy: A-F Sáu tương tác máy giặt máy sấy: P-S, PR PS Mười tám tương tác máy giặt với máy sấy với nhau: Tất mâu thuẫn bao gồm 12 cặp tương tác máy giặt máy sấy 31 tương tác phân loại bảng 10.11 dựa vào chuẩn t dạng bảng dài Trong nhóm có ảnh hưởng rõ rệt, A, B, P AS = -DR Với giá trị α = 0.05 giá trị tương tác 2.211 Nếu giá trị biến phụ thuộc nhỏ (tức vết nhăn đo đựoc sau giặt ủi nhỏ) lấy A = B = -1 P = +1 S = hay D = R Bảng 10.11 Chuẩn t dạng bảng dài thực nghiệm Miller (1997) Lớp Các ảnh hưởng Hệ số ước lượng PSE Chuẩn t (bảng dài) AD = BE = CF = -PQ = - RS -0.271 A=BC=EF 0.344 0.090 3.82 B=AC=DF 0.203 0.090 2.26 C=AB=DE 0.026 0.090 0.29 D=BF=CE 0.083 0.090 0.92 E=AF=CD -0.024 0.090 -0.27 F=AE=BD 0.060 0.090 0.67 P -0.212 0.0497 -4.26 Q -0.034 0.0497 -0.69 R 0.018 0.0497 0.36 Nhóm Máy giặt Máy sấy 283 S -0.063 0.0497 -1.27 PR=QS -0.033 0.0497 -0.67 QR=PS 0.022 0.0497 0.44 AP=-DQ 0.051 0.0525 0.98 AQ=-DP -0.094 0.0525 -1.79 AR=-DS -0.098 0.0525 -1.86 AS=-DR 0.161 0.0525 3.07 BP=-EQ -0.001 0.0525 -0.01 BQ=-EP 0.064 0.0525 1.23 BR=-ES 0.027 0.0525 0.51 BC=-ER 0.056 0.0525 1.06 CP=-FQ 0.041 0.0525 0.79 CQ=-FP 0.019 0.0525 0.36 CR=-FS 0.015 0.0525 0.29 CS=-FR 0.104 0.0525 1.98 APR=… 0.010 0.0525 0.19 AQR=…- 0.030 0.0525 -0.57 BPR=… 0.026 0.0525 0.49 BQR=…- 0.007 0.0525 -0.13 CPR=… 0.058 0.0525 1.10 CQR=…- 0.035 0.0525 -0.67 Đơn vị Mô hình thực nghiệm strip-block Miller (1997) cung cấp nhiều kinh nghiệm hữu ích Mô hình thực nghiệm Butler (2004), Vivacqua Bisgaard đánh giá năm 2009 10.4 Thiết kế chuỗi phân đoạn thừa số Chúng tóm tắt tài liệu liên quan đến chuỗi thiết kế phân đoạn thừa số Trong mục 10.1 thảo luận loại thiết kế phân đoạn thừa số block khác nhau, thiết kế tuyệt đối lựa chọn ngẫu nhiên sử dụng để xác định thứ tự block trình bày xắp xếp loại block Ở tính toán đến chuỗi hai hay nhiều block khác mà cho phép phân loại block cách thận trọng Ở chương thảo luận chuỗi bao gồm hai block Trong mục 9.4 giới thiệu khái niệm để làm rõ thêm cách giải thiết kế phân đoạn thừa số 284 III, với việc thêm vào cách giải phân đoạn III với mục đích làm tăng thêm việc giải thích thiết kế liên kết liên quan đến IV Đây mục đích chung đơn giản bao gồm chuỗi thiết kế phân đoạn thừa số Trong mục 9.5 tính toán đến việc thêm block để giải thích đến kiểu thiết kế IV.Ở thiết kế cố định hạng tốt ta kết mong muốn thí nghiệm Tài liệu liên quan đến chuỗi block? Li Jacroux (2007) nghiên cứu việc chọn lựa thí nghiệm hai phân đoạn để thực thiết theo hướng dẫn block, khác hai mục 9.4 9.5 chương cho thiết kế hoàn thành cách ngẫu nhiên Addelman (1969) nghiên cứu kỹ lưỡng chuỗi thiết kế phân đoạn thừa số cho 4-10 thừa số có ảnh hưởng tương tác hai thừa số dự đoán sau block Ví dụ, cho thừa số Addelman suy đoán thành 13 chuỗi khác để block có kích thước Mỗi chuỗi có block III phân giải để tạo thành nửa phân đoạn VII Những chuỗi khác sử dụng block II để xây dựng lên ½ phân đoạn bao gồm cách giải VI V Cách giải block I công nhận, nhiên Addelman thừa nhận đánh giá mô hình ảnh hưởng block Nếu thiết kế block phân tích phạm vi ảnh hưởng block thêm vào, số ảnh hưởng dự đoán độ xác ảnh hưởng mà Addelman ghi lại không phù hợp block Addelman có cách giải III Jacroux (2006) đưa chuỗi ưa chuộng để thực thí nghiệm đến tập hợp với k = phần tử Những người làm việc tham khảo báo Jacroux, họ sử dụng quen ký hiệu họ tập chung nhiều vào chuỗi hữu ích block mà không coi nhẹ ảnh hưởng block Tuy nhiên, Jacroux (2006) lập lên chuỗi cao 32 hạng (trừ trường hợp có thừa số) Bây thảo luận ví dụ với k = thừa số block có kích thước 16 từ Addelman (1969) Chuỗi 9.12B Addelman bao gồm phân chia cách giải phân đoạn VI 9-2 block sau kết nối block với mục đích để ước lượng tất tương tác hai thừa số sau block Addelman xác định cách giải phân đoạn VI sử dụng F = ABCDE J = ABCGH sau block ABDE, AEG ABC Mỗi block phân đoạn 29-5 với A3 = A4 = Những block ký hiệu sau: A = −BC = −EG B = −AC = −FJ C = −AB = −DH D = −CH = −EF E = −AG = −DF F = −BJ = −DE G = −AE = −HJ H = −CD = −GJ J = −BF = −GH AD = BH = GF AF = CJ = DG AH = BD = EJ AJ = CF = EH BE = CG = DJ 285 BG = CE = HF Đây phân đoạn đặc biệt mà bỏ qua phần tử 3, tất chuỗi có độ dài Trái lại có nhầm lẫn nhỏ thiết kế 9-5.1 có tập ký hiệu bao gồm số hạng (xem mục 6.2) Addelman (1969) giới thiệu chuỗi block bảng 10.12 Sau block thứ hai chuỗi có 29-5 hai block 15 tập ký hiệu rút ra: A = −EG B = −FJ AB = DH CH = EF E = −AG F = −BJ G = −AE CD = GJ J = −BF AD = BH CJ = DG AH = BD CF = EH CG = DJ CE = HF Sau block thứ 3, thiết kế ¾ phân đoạn rút ký hiệu với ảnh hưởng chủ yếu để nguyên ký hiệu cặp với tương tác hai phần tử dẫn tới độ dài bao gồm ký tự ABDH, CEFH CDGJ Block thứ thay đổi ký hiệu tương phản block phối hợp với tạo lên qui luật giải phân đoạn V 9-3 Những phần tử chồng lên block 1, 1.5, Việc bổ sung thêm block cải tiến mức độ đắn hệ số sau sáu block, có ¾ phân đoạn tương đương với thiết kế kiến nghị mục 8.3.4, với VIFs 1.125 Trong mục 8.3.4 thiết kế xây dựng lên từ cách giải III 9-4 với A3 = A4 = Ở tập hợp tao thành giống phân đoạn, (3 4) tạo lên phân đoạn tương đương Sự thuận lợi chuỗi Addelman có cách giải thiết kế III 16 hạng cách giải chung thiết kế V sau 64 hạng 286 Bảng 10.12 biểu diễn chuỗi Addelman phân đoạn 9-5, blocks kết hợp với tạo thành phân đoạn 29-2 với I =ABCDEF = ABCGHJ = DEFGHJ Đôi block định nghĩa vài nguồn tài liệu khác nguồn riêng lẻ Năm 1971 Holms Sidik đưa ví dụ lò phản ứng hạt nhân Ở block định nghĩa chu kì lượng khác thời gian nằm chu kỳ Những công cụ làm thay đổi hai chu kỳ giải thích vài điểm khác nhau, ngược lại chu kỳ block miêu tả biến đổi nhiệt tiêu thụ lượng Năm 2003 Cheng, Wu cho ảnh hưởng phân đoạn ngắn cho ảnh hưởng đến thừa số bị xáo trộn Để minh họa cho ý tưởng họ, lên kế hoạch nghiên cứu thừa số hai chu kỳ lượng, chu kỳ lượng chia thành block với kích thước mục 10.1, thiết kế 7-2.1 gửi đến block cột 5, 11, 19 Tập hợp đầy đủ block với ảnh hưởng thừa số vùa đối lập, vừa phù hợp đưa minh họa 10.7 Bởi tương tác hai thừa số bị xáo trộn cột 11, 19 31 sử dụng thừa số để xác định block minh họa 10.8 Ở minh họa 10.8 thừa nhận tất 16 hạng thiết kế cho chu kỳ hoàn thành Holms Sidik (1971) giải thích thí nghiệm lò phản ứng hạt nhân thường sớm hoàn thành chu kỳ lượng Nếu trường hợp mà liên kết từ block bị loaị bỏ thực sử dụng chu kỳ lượng thứ Một ưu điểm block sửa chữa mô hình thí nghiệm mà không gây phức tạp phân tích Thêm vào việc lựa chọn chuỗi phân đoạn thừa số cách cẩn thận, ngăn lắp Jacroux Holms (1998), kết thúc mô hình mà vẫn thừa nhận hầu hết ảnh hưởng tầm quan trọng 287 288 289 Bottom of Form 290 [...]... hưởng của vài nhân tố sẽ phụ thuộc rõ ràng vào mức của các nhân tố khác Trong một số trường hợp chúng ta sẽ không sử dụng được mô hình này Mô hình 2 Mô hình hai nhân tố tác động với 2k nhân tố: Với k+1 nhân tố trong mô hình (1.2) mô hình 2 nhân tố tác động qua lại (1.3) bao gồm k.(k-1)/2 nhân tố của công thức βijxixj với βj, βij là hệ số ước tính , xjxj = xi xj Có thể hiểu rằng các nhân tố tác động qua... nghiệm đơn nhân tố Nếu ảnh hưởng của các nhân tố này không phụ thuộc vào mức độ của các nhân tố khác thì sự khảo sát ở các thí nghiệm lạ sử dụng ở mô hình 2 k các dữ liệu thêm vào các nhân tố ảnh hưởng Nếu tồn tại sự phụ thuộc thì sử dụng mô hình 2k 1.2 Mô hình thoái phân chuẩn mô tả thừa số - 2 mức nhân tố Trong phần này chúng tôi giới thiệu nhiều mô hình thoái phân mô tả sự ảnh hưởng của k nhân tố. .. Sau ví dụ về nhân tố thí nghiệm dưới ảnh hưởng của các nhân tố khác với các điều kiện ( như những kết hợp về mức độ của các nhân tố khác), chúng ta có thể hiểu phạm vi có căn cứ để giải quyết các nhân tố khác Ví dụ Nếu chúng ta tơ chức các tác nhân khác thành hỗn hợp trong khi chúng ta thí nghiệm ảnh hưởng của tốc độ tăng thêm từ 18 đến 22 tàu điện ngầm mỗi phút, chúng ta phải giải quyết tốc độ tăng... mô hình đơn giản phù hợp chúng tôi sẽ thực hiện theo các nguyên tắc của hệ thống phân cấp các hiệu ứng, nếu k nhân tố tương tác trong một mô hình , chúng tôi sẽ giữ mọi thuật ngữ mệnh lệnh_ thấp hơn Nói chung một mô hình là hieararchical nếu mọi nhân tố bao gồm mọi nhân tố bậc thấp của những nhân tố kéo theo các tập con của những nhân tố được bao gồm Ví dụ 3 nhân tố hoạt động β1.2.3 được tạo từ β1.2,... 22 nhân tố được biễu diễn ở (1.3): Nếu bỏ qua X2 thì E(y)= 50 + 10X1 và E(y) = 40, 60 tại X 1=±1 Nếu bỏ qua X1 thì E(y)= 50 + 20X2 và E(y)= 30, 70 tại X2=±1 Mô hình hoạt động với quy tắc ±1 cho các mức nhân tố, những tác động chính đại diện cho tác động của mỗi nhân tố mỗi yếu tố, trung bình so với mức của các yếu tố khác cần lưu ý -5X1X2 Tại x2= +1 12 Tại x2 = -1 Bởi vậy sự ảnh hưởng của nhân tố. .. tố X1 phụ thuộc mức độ của X2 Hệ số thoái bộ với X1 : mặc dù mô hình hoạt động hai nhân tố (1.3) có thể ảnh hưởng lẫn nhau hơn mô hình thêm vào, nhưng cũng không phải mô hình đầy đủ Với k>2 nhân tố mô hình có thể thêm vào các ảnh hưởng bậc cao Mô hình thích hợp là mô hình đầy đủ Mô hình 3 Mô hình đầy đủ với 2k nhân tố Mô hình bao gồm tất cả các tác động thực hiện được bao gồm k nhân tố hoạt động Mô... trân và quay lại ví dụ trong phần 1.1 Xij biểu thị các mức nhân tố x j thứ i của thực nghiệm Sau đó mô hình thêm vào (1.1) cho N giá trị thực nghiệm là 13 Trong đó y, x, β, ε biểu thị vector và ma trận tương đương Bình phương ước lượng β của mô hình thêm vào biểu thị b và được tính như sau Phương trình (1.6) đơn giản vì với những nhân tố thực nghiệm đầy đư ứng với mỗi cách xử lý kết hợp n lần Iυ biểu... đề nghị một phương án thực hiện cụ thể: • Mỗi một phương án riêng lẻ thì cần thực hiện trong thời gian khoảng bao lâu và yêu cầu phải thực hiện bao nhiêu thí nghiệm • Thời gian yêu cầu thực hiện là bao lâu giữa chiều hướng để thay đổi các nhân tố quyết định và thời gian để đạt được trạng thái đều đặn 1 Giới thiệu các thiết kế thừa số chuẩn với 2 mức nhân tố • Khoảng thời gian thực giữa các lần chạy... lượt là điểm sâu, tốc độ và nhiệt độ Chúng tôi giới thiệu một số kiểu mô hình thoái phân sử dụng cho phân tố nhân tố thực nghiệm X1, X2…Xk biểu thị những nhân tố của mô hình Mô hình 1 Áp dụng cho mô hình đơn với 2k nhân tố Với βj : Hệ số ước lượng thoái bộ ε : Sai số ngẫu nhiên 11 y: giá trị thưc nghiệm thu được từ phản ứng trên sau khi xử lý bộ giá trị ( x1, x2,x3 xk) Tại một thời điểm, ta cần thừa... ra, nhiệt độ ở mức độ không phù hợp cho tốc độ cao Bởi vậy, các thí nghiệm với tốc độ, nhiệt độ và điểm sâu cùng một lúc, chúng ta dù có biết ảnh hưởng của tốc độ trong sự đề kháng phụ thuộc vào nhiệt độ hoặc điểm sâu Tuy vậy, nếu sự phụ thuộc được tìm thấy, chúng ta khảo sát sự kết hợp của nhiệt độ và điểm sâu dẫn đến tốc độ mạnh hơn và nhanh hơn Mô hình nhân tố đầy đủ khảo sát ở các thí nghiệm lạ ảnh ... nhân tố thực nghiệm Hai ưu điểm nhân tố đầy đủ mô tả: Ưu điểm 1: nhân tố đầy đủ mô tả ảnh hưởng nhân tố phụ thuộc vào mức nhân tố khác thực nghiệm Đây lí chủ yếu nhiều nhân tố thực nghiệm Một nhân. .. sâu dẫn đến tốc độ mạnh nhanh Mô hình nhân tố đầy đủ khảo sát thí nghiệm lạ ảnh hưởng thí nghiệm đơn nhân tố Nếu ảnh hưởng nhân tố không phụ thuộc vào mức độ nhân tố khác khảo sát thí nghiệm lạ... hưởng nhân tố Do đó, ảnh hưởng nhân tố thêm vào không thêm vào, nhân tố có nhiều thuận lợi 10 Cox thêm vào lợi ích Sau ví dụ nhân tố thí nghiệm ảnh hưởng nhân tố khác với điều kiện ( kết hợp mức