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研究生： 張語軒
Chang, Yu-Hsuan
論文名稱： 隨機域模型下2^(n-k)因子設計之預測變異數
Prediction Variance of 2^(n-k) Factorial Designs Under Random Field Model
指導教授： 鄭少為
Cheng, Shao-Wei
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年： 2010
畢業學年度： 98
語文別： 中文
論文頁數： 45
中文關鍵詞： 隨機域模型 、電腦實驗 、實驗設計 、二水準正規部份因子設計 、預測變異數 、最小偏差準則
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    • 本文討論在電腦實驗中, 二水準正規部份因子設計的挑選準則。在傳統實驗設計所使用的固定效應模型下，最小偏差準則是一個發展完整且經常被使用的設計挑選準則。但在電腦實驗中常被使用的克利金模型下,卻較少有關於類似最小偏差準則這樣，能考慮效應混淆嚴重程度的設計挑選準則。本文將由預測變異數的觀點出發,試圖在高斯克利金的模型下,融入最小偏差準則的精神,來發展設計挑選準則。並透過理論推導及數值方法,來觀察此準則的表現。

    1 緒論及文獻回顧 1.1 電腦實驗 1.1.1 高斯克利金模型 1.1.2 預測值的機率分佈 1.2 二水準因子設計 1.2.1 全因子設計與部份因子設計 1.2.2 部份因子設計的有限幾何表示法 2 差異向量與差集合 2.1 差異向量 2.1.1 定義差異向量 2.1.2 差異向量與相關函數 2.2 差集合 2.2.1 定義差集合 2.2.2 差集合的性質 3 預測變異數 3.1 水準組合的預測變異數 3.1.1 預測變異數的公式化簡 3.1.2 差集合表示法 3.2 平行平面的預測變異數 3.2.1 同一平行平面中預測變異數的性質 3.2.2 定義關係表示法 3.3 2^(n-1)下的預測變異數 3.3.1 變異數隨λ的改變 3.3.2 變異數隨定義字串長度的改變 3.4 2^(n-k)下的預測變異數 4 挑選設計 4.1 因子複雜度相同 4.1.1 最小偏差準則 4.2 因子複雜度不同 4.2.1 階段式挑選設計 5 結論

    Fang, K. T., Li, R., and Sudjianto, A. (2006), Design and Modeling for Computer Experiments, Chapman & Hall/CRC.

    Mukerjee, R. and Wu, C. F. J. (2006), A Modern Theory of Factorial Designs, Springer.

    Santner, T. J., Williams, B. J., and Notz, W. I. (2003), The Design and Analysis of Computer Experiments, Springer.

    Wang, W. T. (2009), "Effect aliasing in random field model", Master's thesis, National Tsing Hua University.

    Wu, C. F. J. and Hamada, M. S. (2009), Experiments: Planning, Analysis, and Optimization, Wiley Series.

    無法下載圖示 全文公開日期 本全文未授權公開 (校內網路)
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