Как создать дробный факториальный дизайн в R?
Я изо всех сил пытаюсь создать довольно сложный фракционный факториальный дизайн с использованием R.
(см. http://en.wikipedia.org/wiki/Fractional_factorial_design)
Я искал Google и R-списки и проверил несколько перспективных пакетов (AlgDesign, DoE.базы, acepack)
но я не нашел ничего, что может обрабатывать дробный дизайн (интересует только основные эффекты) с 8 факторами, которые имеют 3, 4, 6 или 11 уровни каждый!
может ли кто-нибудь указать мне в правильном направлении?
спасибо!
2 ответов
я использовал пакет AlgDesign
для генерации дробных факторных конструкций:
- создайте полный факториальный дизайн с помощью функции
gen.factorial()
. - передайте результаты в
optFederov()
- это попытается найти оптимальную дробную конструкцию, используя алгоритм Федорова.
следующий код занимает около 3 минут для работы на моем ноутбуке Windows. Пример находит приближенную оптимальную дробную факторную конструкцию с 8 коэффициентами с 3, 4, 6 или 11 уровней каждый, как вы указали.
обратите внимание, что я использую optFederov(..., approximate=TRUE)
- это находит приближенное решение. На моей машине, когда я установил approximate=FALSE
код занимает слишком много времени для запуска и Windows выкидывает строп. Вы можете поэкспериментировать с различными настройками.
library(AlgDesign)
levels.design = c(3,4,6,11,3,4,6,11)
f.design <- gen.factorial(levels.design)
fract.design <- optFederov(
data=f.design,
nTrials=sum(levels.design),
approximate=TRUE)
и вывод:
head(f.design)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
1 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
2 0 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
3 1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
4 -1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5
5 0 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5
6 1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5
fract.design
$D
[1] 6.813321
$A
[1] 0.375804
$Ge
[1] 0.998
$Dea
[1] 0.998
$design
Rep.. X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
1 1 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
10 1 -1 3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
...
626475 1 1 -3 -5 -5 1 3 5 5
627253 1 -1 -3 5 5 1 3 5 5
$rows
[1] 1 10 61 723 790 1596 2307 2314 2365 2374
[11] 2376 7129 7140 7198 7849 7911 7918 7920 8713 8724
[21] 9433 9504 48252 48301 48303 49105 49107 49114 49174 54660
[31] 54711 56233 56304 570241 570963 571834 571836 572556 578151 579015
[41] 617821 617823 619414 620127 620134 625618 626475 627253
просто чтобы добавить к ответу Андри. Это, как мы интерпретируем прочности конструкции optimual.
эффективность проектирования оценивается Ge. Должно быть 1 или близко к 1. Ниже ссылки имеют некоторое объяснение, и я сослался на книгу "Проектирование и анализ экспериментов с R". Думал, что это может быть полезно для тех, кто ищет ответ. Ниже приведен источник, из которого я получил это информация.
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-October/143217.html