Дробный факторный эксперимент
Известно, что количество опытов в полном факторном эксперименте значительно превосходит число определяемых коэффициентов, т. е. ПФЭ обладает большой избыточностью.
Та 2Л при к = 3 эксперимента 2* при к = 2
Рассмотрим полный факторный эксперимент 22. Пользуясь таким планированием, можно вычислить четыре коэффициента и представить уравнение функций отклика в виде
У =Ь0Х0 + Ь1Х< +Ь2Х2 + Ь[2Х1Х2. (15.5)
Если допустить, что в интервале варьирования факторов процесс может быть описан линейной моделью, то достаточно определить коэффициенты Ь0у ЬI, Ь2. Остается одна степень свободы. При линейном приближении Ь|2~*-0 и вектор-столбец ХХ2 можно использовать для нового фактора Х3. В матрице планирования 22 поставим этот фактор в скобках над взаимодействием Х^Х2.
При этом матрица планирования не теряет своих свойств. Однако мы не имеем раздельных оценок коэффициентов, которые были в ПФЭ. Оценки получаются смешанными: В -> р1 + (З23. £2 Рг + Р13, Вз рз + $12-
Так как мы постулировали линейную модель, парные взаимодействия считаются незначительными. Вместе с тем оказывается возможным при изучении влияния трех факторов минимизировать число опытов и вместо 8 поставить 4.
Найденное правило сформулируем так: чтобы сократить число опытов, нужно новому фактору присвоить вектор-столбец матрицы, принадлежащей взаимодействию, которым можно пренебречь. Тогда значения нового фактора в условиях опыта определяются знаками этого столбца.
Поставив четыре опыта для оценки влияния трех факторов, мы воспользовались половиной полнофакторного эксперимента 23, или «полурепликой». Если Х3 приравнять —ХХ2, получим вторую половину матрицы 23.
Реализовав обе полуреплики, можно получить раздельные оценки для линейных эффектов и эффектов взаимодействия.
Матрица из восьми опытов для 4-факторного планирования будет полурепликой от ПФЭ 24, а для 5-факторного планирования — четверть репликой от ПФЭ 25. Если в первом случае один линейный эффект приравнен к эффектам взаимодействия, во втором случае два линейных эффекта приравниваются к эффектам взаимодействия. Дробные реплики, в которых Р линейных эффектов приравнены к эффектам взаимодействия, обозначаются как 2(табл. 15.5).
Необходимо помнить, что при разбиении матрицы планирования на полуреплики нельзя механически распределять строки на две группы. При символическом написании матрицы планирования в первую полуреплику отбираются строки с нечетным числом латинских букв (соответствует определяющему контрасту + 1), во вторую — строки с четным числом латинских букв (соответствует определяющему контрасту —1).
Количество Факторов |
Дробная реплика |
Условное Обозначение |
Количество опытов |
|
Дробной Реплики |
Полно-факторного экспсрн - ■иепта |
|||
3 |
1/2 реплика от 23 |
23-! |
4 |
8 |
4 |
1/2 реплика от 2'1 |
24-1 |
8 |
16 |
5 |
1/4 реплика от 25 |
2$—2 |
8 |
32 |
6 |
1/8 реплика от 2'’ |
26-3 |
8 |
64 |
7 |
1/6 реплика от 2' |
27-4 |
8 |
128 |
5 |
1/2 реплика от 2° |
25—1 |
16 |
32 |
7 |
1/8 реплика от 27 |
" 1 1 сс |
16 |
128 |
9 |
1/32 реплика от 29 |
2 |
16 |
512 |
10 |
1/64 реплика от 210 |
21°-6 |
16 |
1024 |
Определяющим контрастом называется символическое произведение столбцов ХХ2Хз...Хк, равное +1 или —1, задающее элементы столбца Хо-
Определяющий контраст позволяет определить, какой эффект смешан с данным. Для этого необходимо обе части определяющего контраста умножить на столбец, соответствующий данному эффекту (табл. 15.6).
15.6. Матрица планирования эксперимента 2* р при к = 3, р — 1
|
Пусть есть две полуреплики 23_|, если X1X2X3 = 1, ТО Х( =
= ^1X2X3= Х2Х3, Х2=Х)Х2Хз= Х^Х3, Хз = Х[Х2Хз= Х1Х2 для первой полуреплики. Как уже указывалось, в этом случае генеральные коэффициенты ВI смешаны с парными взаимодействиями! В -* (3) -)- ^23, В2 -> ?2 + Э|з! в3 —> Зз + р12-
В теории планирования вводится понятие «генерирующее соотношение». Зто взаимодействие, с помощью которого генерируется соответствующий фактор.
При использовании дробнофакторного эксперимента необходимо иметь представление о так называемой разрешающей способности дробной реплики, т. е. определить заранее, какие коэффициенты являются несмешанными оценками для соответствующих генеральных коэффициентов.
Например, в задаче с четырьмя факторами при выборе полу - реплики 24-1 возможно использование восьми генерирующих соотношений: Х± =Х1Х2', Х4 = — ХХ2; Х4 = Х2Х3; Х4 = —Х2Х3; Х4 = Х1Х3', Х =—Х1Х3; Х4 = ХХ2Хз, Х4 = — Х1Х2Х3. ,
Возьмем в качестве генерирующего соотношения Х4 = Х1Х2Х3 тогда матрица планирования примет вид табл. 15.7.
Воспользовавшись определяющим контрастом Х1Х2ХзХ4 = 1, получим систему оценок: Х = Х2Х3Х4 &1-> Р1 + Р234; Х2 =
= Х[ХзХ4 62^^2 + ^134; Хз = ХХ2Х4 Ьз -> Рз + (Э124', Х4 =
= ХХ2Хз £>4 -> Р1 + Э123■
15.7. Матрица планирования экспери мента 2* —р при & = 4, р= 1
|
Тройные взаимодействия в реальных ситуациях чаще равны нулю, чем двойные взаимодействия, поэтому для оценки линейных эффектов следует брать генерирующее соотношение X 4 — X1X2X3.
Полуреплика с максимальной разрешающей способностью дает наиболее достоверную оценку линейных эффектов.
При возрастании числа факторов целесообразно увеличивать дробность реплик.
Например, при решении задачи с пятью факторами можно воспользоваться не полурепликой, а четвертьрепликой 25-2. В этом случае необходимо поставить не 16, а 8 опытов (см. табл. 15.3). Возможен выбор 12 генерирующих соотношений для факторов Х4 и Х5.
Допустим, выбраны генерирующие соотношения Х5 = ХХ2Х3 и Х. = Х|Х3, тогда определяющие контрасты будут Х1Х3Х4 —-1; ХХ2ХзХь = 1- Перемножив их, получим Х2Х4Х5 = 1. Обобщающий определяющий контраст такой четвертьреплики 1 = X1X3X4 = X) X 2X3X5 = X 2X4X5.
В соответствии с правилами смешение эффектов взаимодействия генеральных коэффициентов определяем так:
X] = Х3Х4 = Х2ХзХ5 = Х1Х2Х4Х5, Ь -*■ р| + Р34 + Р235»
Хг = Х4Х - — Х1Х3Х5 = Х1Х2Х3Х Ь2 -*■ р2 + Р45 + Р135!
Хз = Х1Х4 = Х, Х2Х, = Х2Х3Х4Х5, Ьз -*■ рз + р 14 + р125*
Х4 = Х]Хз = Х2Х.5 = Х1Х2Х3Х4Х5, 64 -> 04 + р 13 + Р25»
Х5 = Х2Х4 = X1X2X3 = Х1Х3Х4Х0, &5 -*■ р5 + Р24 + &123"
Взаимодействия выше третьего порядка отброшены.
Так как линейные эффекты смешаны с двойными взаимодействиями, следует выбрать другую четвертьреплику. Может быть
Полезным дополнение реплик, если при этом повышается порядок эффектов взаимодействия, смешанных с данными.
Эффективность применения дробных реплик зависит от удачного выбора системы, смешивания линейных эффектов с эффектами взаимодействия, а также от стратегии эксперимента в случае значимости некоторых взаимодействий. Реплики, у которых линейные эффекты смешаны с взаимодействиями наивысшего порядка, наиболее эффективны.
Процедура выбора реплик большей дробности аналогична.