Используйте функции
block и
anova, чтобы разбить матрицу плана на два блока и проверить, повлияло ли разбиение на результат.
1. Вызовите функцию
fullfact, чтобы создать полнофакторную матрицу плана.
2. Используйте функцию block, чтобы разбить матрицу плана X на два блока.
Первые 8 выполнений попадут в блок Block 1, а остальные — в блок Block 2.
3. Вызовите функцию
randomize до выполнения эксперимента. Рандомизация выполняется отдельно для каждого блока.
4. Сохраните результаты эксперимента в матрице Y, где каждая строка отводится под выполнение разделенной матрицы плана B, а каждый столбец — под репликацию.
5. Вызовите функцию
quickscreen, чтобы рассчитать эффекты факторов, взаимодействия второго порядка и разбиение на блоки.
6. Используйте функции
augment и
submatrix, чтобы извлечь факторы и их эффекты из Q и удалить заголовки.
7. Замените эффекты их абсолютным значением, деленным на 2.
8. Используйте функцию
pareto и постройте фронт Парето.
Факторы A, B, D, взаимодействия AD и BD и Blocks выглядят значащими.
9. Используйте функцию anova, чтобы выполнить анализ дисперсии. Вычислите критическое значение F-value для факторов, взаимодействий и блоков. Сравните их значения F-value с критическими значениями F-value.
Факторы A, B и D, взаимодействия AD, BD и Blocks являются значащими на уровне 5%, так как их F-значения больше Fcrit. Данный анализ дисперсии лишь усиливает субъективное заключение, полученное из фронта Парето.
Справочная информация
Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments (Планирование и анализ эксперимента) (на англ. яз.), 5th ed., John Wiley & Sons, New York, 2001, стр. 295.
