在試驗設計中,我們常常要將原來對于因子設定的各水平值實行"代碼化"（Coding).例如在2水平時,把"

在試驗設計中,我們常常要將原來對于因子設定的各水平值實行"代碼化"(Coding).例如在2水平時,把"高""低"二水平分別記為"+1"及"-1".這樣做的好處是:

A.比未代碼化時提高了計算的精度.

B.代碼化后,可以通過直接比較各因子或因子間的交互作用的回歸系數之絕對值以確定效應的大小,即回歸系數之絕對值越大者該效應越顯著;而未代碼化時不能這樣判斷.

C.代碼化后,刪除回歸方程中某些不顯著之項時,其它各項回歸系數不變;未代碼化時,在刪除某些不顯著之項時其它各項回歸系數可能有變化.

D.由于代碼化后,各因子或因子間的交互作用的回歸系數之估計量間相互無關, 如果在對系數進行系數顯著性檢驗時, 某系數P—value 較大(例如大于0.2),證明它們效應不顯著,可以直接將其刪除;而未代碼化時,各項回歸系數間可能有關,因而即使某系數系數顯著性檢驗時的P—value 較大,也不能冒然刪除.

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發布時間：2022-10-06

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更多“在試驗設計中,我們常常要將原來對于因子設定的各水平值實行"代碼化"（Coding).例如在2水平時,把"”相關的問題

第1題

在進行響應面設計時，我們有3中設計方法。當因子數量為4時，CCD試驗點數分別是：立方體點（）個，星點（）個，中心點（）個。

A.16；8；6

B.16；8；5

C.16；6；6

D.16；6；5

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第2題

在4 個因子A、B、C、D 的全因子設計中，增加了3 個中心點的試驗。分析試驗結果，用MINITAB軟件計算，其

結果如下：Factorial Fit: y versus A, B, C, DAnalysis of Variance for y (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0.0002-Way Interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369Residual Error 8 0.71361 0.71361 0.08920Curvature 1 0.02558 0.02558 0.02558 0.26 0.626Lack of Fit 5 0.40463 0.40463 0.08093 0.57 0.735Pure Error 2 0.28340 0.28340 0.14170Total 18 9.55127在正交試驗中，假定數據在擬合線性模型后，試驗數據的殘差有共同的方差，對于方差的估計量應該是MSE（Mean Square Error，即平均誤差均方和），在本題中是（）

A.0.08920

B.0.14170

C.0.71361

D.0.28340

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第3題

在部分實施的因子試驗設計中，考慮了A，B，C，D，E及F共6個因子，準備進行16次試驗。在計算機提供的混雜別名結構表（AliasStructureTable)中，看到有二階交互作用效應AB與CE相混雜（Confounded)，也看到一些主效應與某二階交互作用效應相混雜,但是主效果間沒有混雜情況。此時可以斷定本試驗設計的分辯度（Resolution)是（)

A.3

B.4

C.5

D.6

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第4題

在有交互作用的正交試驗中，設A與B皆為三水平因子，且有交互作用，則A×B的自由度為（）。 A. B. C. D

在有交互作用的正交試驗中，設A與B皆為三水平因子，且有交互作用，則A×B的自由度為（）。