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A Generalization of the Alias Matrix

机译：别名矩阵的推广

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The investigation of aliases or biases is important for the interpretation of the results from factorial experiments. For two-level fractional factorials this can be facilitated through their group structure. For more general arrays the alias matrix can be used. This tool is traditionally based on the assumption that the error structure is that associated with ordinary least squares. For situations where that is not the case, we provide in this article a generalization of the alias matrix applicable under the generalized least squares assumptions. We also show that for the special case of split plot error structure, the generalized alias matrix simplifies to the ordinary alias matrix.
机译：混叠或偏差的调查对于解释阶乘实验的结果很重要。对于两级分数阶乘，可以通过它们的组结构来简化。对于更通用的数组，可以使用别名矩阵。传统上，此工具基于以下假设：错误结构是与普通最小二乘法相关的结构。对于不是这种情况的情况，我们在本文中提供了适用于广义最小二乘假设的别名矩阵的一般化。我们还表明，对于特殊情况的分割图错误结构，广义别名矩阵简化为普通别名矩阵。

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