Trend robust two-level factorial designs
抗趋势的两水平析因试验设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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抗趋势的两水平析因试验设计
- 研究问题
- 在顺序开展的两水平析因试验中，如何安排运行次序，以减轻自回归或其他时间序列误差造成的时间顺序影响？
- 方法与思路
- 作者分别在一阶自回归误差和时间序列模型下分析运行次序，并提出使各因素频繁改变水平的简单构造算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，频繁切换因素水平可形成抗趋势次序；即使消除了低阶多项式趋势，其他次序仍可能明显低效。
- 阅读关注点
- 应核对抗趋势与效率的定义、时间误差模型的具体范围，以及算法对因素数量、试验规模和执行约束的要求。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未给出效率数值或适用条件，不能把频繁切换视为普遍最优规则。
原文摘要
Limiting the possible influence of time order effects may be an important consideration in designing a sequential experiment. We consider the problem of finding trend robust run orders of two-level factorials when the time effects are modelled via a first order autoregressive error model or via a time series model. In both cases, run orders are trend robust if the factors change level many times. Other run orders can be quite inefficient, even if they are free of low-degree polynomial trends. We present a simple algorithm for constructing run orders of two-level factorial designs with many level changes.