Optimal selection of robust parameter designs when some of the control-by-noise interactions are important

Weiming Ke

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Optimal selection of robust parameter designs when some of the control-by-noise interactions are important

机译：当某些“噪声控制”相互作用很重要时，最佳选择鲁棒参数设计

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In robust parameter design, both control factors and noise factors are studied, and the objective is to choose the settings of control factors that are insensitive to the noise factors. Information concerning control-by-noise interactions is particularly useful for achieving this objective. In this paper, we propose and study a method for selecting the optimal robust parameter designs when some of the control-by-noise interactions are important. We then discuss how to search for the best designs according to this method and present some results for designs of 8 and 16 runs.

机译：在鲁棒参数设计中，研究了控制因素和噪声因素，目的是选择对噪声因素不敏感的控制因素的设置。有关噪声控制相互作用的信息对于实现此目标特别有用。在本文中，我们提出并研究了一种在某些“噪声控制”相互作用很重要的情况下选择最佳鲁棒参数设计的方法。然后，我们讨论如何根据此方法搜索最佳设计，并给出8和16次运行设计的一些结果。

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来源
《Model assisted statistics and applications》 |2007年第2期|99-106|共8页
作者
Weiming Ke;
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作者单位

Department of Mathematics and Statistics, South Dakota State University, Brookings, SD 57007, USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类统计学;
关键词
confounding; control factor; fractional factorial design; noise factor; robust parameter design;

机译：令人困惑控制因素分数阶乘设计;噪声系数健壮的参数设计;

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