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首页> 外文期刊>Journal of Quality Technology >CME Analysis: A New Method for Unraveling Aliased Effects in Two-Level Fractional Factorial Experiments
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CME Analysis: A New Method for Unraveling Aliased Effects in Two-Level Fractional Factorial Experiments

机译：CME分析：两级分数阶段实验中解开锯齿效应的一种新方法

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Ever since the founding work by Finney (1945), it has been widely known and accepted that aliased effects in two-level regular designs cannot be "de- aliased" without adding more runs. A result by Wu in his 2011 Fisher Lecture showed that aliased effects can sometimes be "de-aliased" using a new framework based on the concept of conditional main effects (CMEs). This idea is further developed in this paper into a methodology that can be readily used. Some key properties are derived that govern the relationships among CMEs or between them and related effects. As a consequence, some rules for data analysis are developed. Based on these rules, a new CME-based methodology is proposed. Three real examples are used to illustrate the methodology. The CME analysis can often lead to models with fewer effect terms and smaller p values for the selected effects. Moreover, the selected CME effects are often more interpretable.
机译：自芬尼（1945年）的成立工作以来，它已被广为人知，并接受了两级常规设计中的锯齿效应不能“锯齿化”，而不会增加更多的运行。 吴在2011年Fisher讲座中的结果表明，基于条件主要效应的概念（CMES）的概念，别名效应有时可以使用新框架“取消锯齿”。 本文进一步开发了该思想，以容易使用的方法。 导出某些关键属性，用于管理CME之间的关系或它们之间的关系和相关效果。 因此，开发了一些数据分析规则。 基于这些规则，提出了一种新的CME的方法。 三个真实例子用于说明方法。 CME分析通常可以导致具有较少效果术语和较小P值的模型，用于所选效果。 此外，所选择的CME效应通常更具可解释。

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