Optimization-assisted fractional factorial design
Optimization-assisted fractional factorial design (OA-FFD) combines classical fractional factorial screening with algorithmic optimality criteria — such as D-, I-, or A-optimality — to construct experiment matrices that maximize statistical efficiency. Instead of relying solely on standard orthogonal-array tables, a computer algorithm selects the best subset of runs from a candidate set, enabling experimenters to handle irregular factor constraints, mixed factor types, and custom run sizes that standard tables cannot accommodate.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Atkinson, A. C., Donev, A. N., & Tobias, R. D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. · ISBN 978-0199296606
- Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. · ISBN 978-1119320937
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.