Optimaliseringsassistert fraksjonell faktoriell design

Optimaliseringsassistert fraksjonell faktoriell design (OA-FFD) kombinerer klassisk fraksjonell faktoriell screening med algoritmiske optimalitetskriterier – som D-, I- eller A-optimalitet – for å konstruere eksperimentmatriser som maksimerer statistisk effektivitet. I stedet for å utelukkende basere seg på standard ortogonale-tabeller, velger en datamaskin-algoritme den beste delmengden av forsøk fra et kandidatsett, noe som gjør det mulig for eksperimentatorer å håndtere uregelmessige faktorbegrensninger, blandede faktortyper og tilpassede antall forsøk som standardtabeller ikke kan romme.