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因子设计中几种重要准则之间的关系研究

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第一节研究背景和现状

第二节基本概念及引理

2.1最小矩混杂准则

2.2广义最小低阶混杂准则

2.3距离分布

2.4离散偏差

2.5几个重要的引理

第三节 MMA与GMA之间的解析关系

3.1 MMA与GMA之间新的解析表达式

3.2实例

第四节 MMA与均匀性之间的关系

参考文献

致谢

附录

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摘要

在因子设计中有许多种的准则用来比较、评价不同的因子设计的好坏,广义最小低阶混杂(Generalized Minimum Aberration,简称GMA)准则和最小矩混杂(Minimum Moment Aberration,简称MMA)准则是其中两种非常重要的准则.Xu(2003)用广义最小低阶混杂中的广义字长型来建立最小矩混杂准则中的各阶矩的解析表达式.用MMA中各阶矩的解析表达式来描述广义字长型,得到MMA与GMA之间一个新的解析表达式,从而进一步说明这两种准则是等价的。 近年来,均匀性被用来作为比较、评价不同因子设计好坏的标准,均匀性是与均匀设计(Fang and Wang,1994;Fang et al,2000)相关的一个几何概念.均匀设计要求试验点均匀分布在试验区域,最近,Fang, Lin and Liu(2003)、Qin and Fang(2004)和Qin and Li(2006)提出了一种新的偏差概念-离散偏差,并用它作为均匀性的一个度量.讨论了离散偏差、中心化L2—偏差和可卷L2—偏差与最小矩混杂之间的关系,从而进一步揭示均匀性与最小矩混杂之间的关系。

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