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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.