函数 > 实验设计 > 因子筛选 > 示例:ANOVA 和分块
示例:ANOVA 和分块
使用 blockanova 函数将设计矩阵分为两块并检验分块是否影响结果。
1. 调用函数 fullfact 创建完全析因设计矩阵。
单击可复制此表达式
2. 调用函数 block 将设计矩阵 X 分为两块。
单击可复制此表达式
前八个游程位于 Block 1 中而其余游程位于 Block 2 中。
3. 执行实验前调用函数 randomize。对每个块都会分别执行该随机函数。
单击可复制此表达式
4. 将实验结果记录在矩阵 Y 中,在分块后的设计矩阵 B 中,每个游程为一行,每个副本为一列。
单击可复制此表达式
5. 调用函数 quickscreen 计算各因子、二阶交互作用和分块的效果。
单击可复制此表达式
6. 使用函数 augmentsubmatrixQ 中提取因子及其效果,并移除页眉。
单击可复制此表达式
单击可复制此表达式
7. 用半数效应的绝对值替换该效果。
单击可复制此表达式
单击可复制此表达式
8. 调用函数 pareto 并创建柏拉图。
单击可复制此表达式
单击可复制此表达式
因子 ABD、交互作用 ADBD,以及 Blocks 看起来影响显著。
9. 调用函数 anova 执行方差分析。计算因子、交互作用和分块的临界 F-value。比较其 F-value 与临界 F-value
单击可复制此表达式
10. 使用函数 qF 计算因子、交互作用和分块的临界 F-value。比较其 F-value 与临界 F-value
将级设为 5%
单击可复制此表达式
设置最低自由度 DF
单击可复制此表达式
设置最高自由度 DF
单击可复制此表达式
单击可复制此表达式
级为 5% 时,因子 ABD、交互作用 ADBD,以及 Blocks 影响显著,因为其 F 值大于 Fcrit。此方差分析可强化由柏拉图得出的主观结论。
参考文献
Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, 5th ed., John Wiley & Sons, New York, 2001, pp. 295.
这对您有帮助吗?