Factorial experiment (original) (raw)
En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables. * Portail des probabilités et de la statistique
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | في الإحصاء، التجربة العاملية هي تجربة يتكون تصميمها من عاملين أو أكثر، كل منها له قيم أو «مستويات» منفصلة ممكنة، وتتخذ وحداتها التجريبية جميع التوليفات الممكنة من هذه المستويات عبر كل هذه العوامل. يمكن أيضًا تسمية تصميم عاملي كامل بالتصميم المتقاطع بالكامل. تسمح هذه التجربة للمحقق بدراسة تأثير كل عامل على متغير الاستجابة، وكذلك آثار التفاعلات بين العوامل على متغير الاستجابة. بالنسبة للغالبية العظمى من تجارب العوامل، يحتوي كل عامل على مستويين فقط. على سبيل المثال، مع وجود عاملين يأخذ كل منهما مستويين، سيكون للتجربة العاملية أربع مجموعات معالجة في المجموع، وعادة ما يطلق عليها تصميم مضروب 2 × 2. في مثل هذا التصميم، غالبًا ما يكون التفاعل بين المتغيرات هو الأكثر أهمية. ينطبق هذا حتى على السيناريوهات التي يوجد فيها تأثير رئيسي وتفاعل. إذا كان عدد التوليفات في تصميم عاملي كامل مرتفعًا جدًا بحيث لا يكون ممكنًا من الناحية اللوجستية، فيمكن إجراء تصميم عاملي جزئي، حيث يتم حذف بعض التوليفات المحتملة (عادةً نصفها على الأقل). (ar) In der statistischen Versuchsplanung versteht man unter einem vollständigen Versuchsplan (engl.: full factorial design) einen Versuchsplan, der alle möglichen Faktorkombinationen durchspielt. Die Faktoren werden auf zwei Faktorstufen untersucht, daraus resultiert die mathematische Notation 2k, wobei k für die Anzahl der Faktoren steht. Der Vorteil vollständiger Versuchspläne besteht aus einem maximalen Informationsgewinn, weil alle Haupt- und Interaktionseffekte unabhängig voneinander geschätzt werden können.Der Nachteil vollständiger Versuchspläne ist, dass mit steigender Anzahl der Faktoren die Anzahl der Versuche exponentiell ansteigt. Die Untersuchung von neun Faktoren würde zum Beispiel 29 = 512 Versuche erfordern. Aus diesem Grunde wird bei einer größeren Anzahl interessierender Faktoren aus Wirtschaftlichkeitsgründen oft auf einen Teilfaktorplan ausgewichen, solange davon ausgegangen werden kann, dass Wechselwirkungen vernachlässigt werden können. (de) En estadística, un experimento factorial completo es un experimento cuyo diseño consta de dos o más factores, cada uno de los cuales con distintos valores o niveles, cuyas unidades experimentales cubren todas las posibles combinaciones de dichos niveles en todos los factores. Este tipo de experimentos permiten estudiar el estudio del efecto de cada factor sobre la variable respuesta, así como el efecto de las interacciones entre factores sobre dicha variable. Por ejemplo, con dos factores y dos niveles en cada factor, un experimento factorial tendría en total cuatro combinaciones de tratamiento, y se le denominaría diseño factorial de 2×2. Si el número de combinaciones en un diseño factorial completo es demasiado alto para su procesamiento, puede optarse por un diseño factorial fraccional, en el que se omitan algunas de las combinaciones posibles. (es) In statistics, a full factorial experiment is an experiment whose design consists of two or more factors, each with discrete possible values or "levels", and whose experimental units take on all possible combinations of these levels across all such factors. A full factorial design may also be called a fully crossed design. Such an experiment allows the investigator to study the effect of each factor on the response variable, as well as the effects of interactions between factors on the response variable. For the vast majority of factorial experiments, each factor has only two levels. For example, with two factors each taking two levels, a factorial experiment would have four treatment combinations in total, and is usually called a 2×2 factorial design. In such a design, the interaction between the variables is often the most important. This applies even to scenarios where a main effect and an interaction is present. If the number of combinations in a full factorial design is too high to be logistically feasible, a fractional factorial design may be done, in which some of the possible combinations (usually at least half) are omitted. (en) En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables. * Portail des probabilités et de la statistique (fr) Eksperimen faktorial adalah suatu desain eksperimen di mana seluruh level dari suatu faktor dikombinasikan dengan seluruh level dari faktor-faktor lainnya. Eksperimen faktorial digunakan untuk menyelidiki secara bersamaan efek beberapa faktor berlainan. (in) Полный факторный эксперимент (ПФЭ) — совокупность нескольких измерений, удовлетворяющих следующим условиям: * Количество измерений составляет 2n, где n — количество факторов; * Каждый фактор принимает только два значения — верхнее и нижнее; * В процессе измерения верхние и нижние значения факторов комбинируются во всех возможных сочетаниях. Преимуществами полного факторного эксперимента являются * простота решения системы уравнений оценивания параметров; * статистическая избыточность количества измерений, которая уменьшает влияние погрешностей отдельных измерений на оценку параметров. (ru) Повним факторним експериментом (ПФЕ) називається такий експеримент, при реалізації якого визначається значення параметра оптимізації при всіх можливих поєднаннях рівнів варіювання факторів. Якщо ми маємо справу з k факторами, кожен з яких може встановлюватися на q рівнях, то для того, щоб здійснити повний факторний експеримент необхідно поставити n = qk дослідів. Найбільшого поширення набули експерименти, в яких фактори варіюються на двох рівнях, тобто експерименти типу 2k.Планування, проведення та обробка результатів ПФЕ складається з таких етапів: вибір залежних і незалежних змінних (факторів); кодування незалежних (вхідних) чинників; складання план-матриці експерименту; рандомізація дослідів (їх реалізація у випадковому порядку); реалізація плану експерименту; розрахунок і оцінка значимості коефіцієнтів моделі; перевірка адекватності отриманої моделі. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Response_surface_metodology.jpg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://methodology.psu.edu/ra/most/factorial https://www.gov.uk/guidance/factorial-randomised-controlled-trial-comparative-studies https://web.archive.org/web/20120823205710/http:/psych.csufresno.edu/psy144/Content/Design/Experimental/factorial.html |
| dbo:wikiPageID | 1827237 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 21565 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1109510638 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Quadratic_function dbr:Ronald_Fisher dbr:One-factor-at-a-time_method dbr:Joseph_Henry_Gilbert dbr:Design_of_experiments dbr:Interaction_(statistics) dbr:Welch's_t-test dbr:Analysis_of_variance dbr:The_Design_of_Experiments dbr:Sparsity-of-effects_principle dbr:George_E._P._Box dbr:Orthogonal_array dbr:Statistics dbr:Combinatorial_design dbr:Frank_Yates dbr:Main_effect dbc:Design_of_experiments dbr:ANOVA dbr:Fractional_factorial_design dbr:Normal_probability_plot dbr:Central_composite_design dbr:Rothamsted_Experimental_Station dbr:Regression_analysis dbr:Response_surface_methodology dbr:Response_variable dbr:Plackett–Burman_design dbc:Statistical_process_control dbr:John_Bennet_Lawes dbr:Biased_sample dbr:Linear dbr:Yates_analysis dbr:Taguchi_methods dbr:Reproducibility dbr:Pareto_chart dbr:Fractional_factorial_designs dbr:Experimental_error dbr:Experimental_unit dbr:File:Cube_plot_for_bearing_life.svg dbr:File:Montgomery_filtration_cube_plot.png dbr:File:Pareto_plot_filtration_rate.svg dbr:File:Factorial_Design.svg dbr:File:Response_surface_metodology.jpg |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:About dbt:Cite_book dbt:Main dbt:Quote dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Experimental_design dbt:Statistics |
| dct:subject | dbc:Design_of_experiments dbc:Statistical_process_control |
| rdf:type | yago:WikicatStatisticalDataSets yago:Ability105616246 yago:Abstraction100002137 yago:Cognition100023271 yago:Collection107951464 yago:Group100031264 yago:Know-how105616786 yago:Method105660268 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Set107996689 yago:WikicatEvaluationMethods |
| rdfs:comment | En statistiques, un plan factoriel est une expérience qui consiste à choisir des valeurs pour chacun des facteurs en faisant varier simultanément tous les facteurs, de façon exhaustive ou non. Le nombre d'essais peut alors devenir très grand, i.e. on a une explosion combinatoire. Une telle expérience permet l'étude de l'effet de chaque variable sur le processus, ainsi que l'étude de la dépendance entre les variables. * Portail des probabilités et de la statistique (fr) Eksperimen faktorial adalah suatu desain eksperimen di mana seluruh level dari suatu faktor dikombinasikan dengan seluruh level dari faktor-faktor lainnya. Eksperimen faktorial digunakan untuk menyelidiki secara bersamaan efek beberapa faktor berlainan. (in) Полный факторный эксперимент (ПФЭ) — совокупность нескольких измерений, удовлетворяющих следующим условиям: * Количество измерений составляет 2n, где n — количество факторов; * Каждый фактор принимает только два значения — верхнее и нижнее; * В процессе измерения верхние и нижние значения факторов комбинируются во всех возможных сочетаниях. Преимуществами полного факторного эксперимента являются * простота решения системы уравнений оценивания параметров; * статистическая избыточность количества измерений, которая уменьшает влияние погрешностей отдельных измерений на оценку параметров. (ru) في الإحصاء، التجربة العاملية هي تجربة يتكون تصميمها من عاملين أو أكثر، كل منها له قيم أو «مستويات» منفصلة ممكنة، وتتخذ وحداتها التجريبية جميع التوليفات الممكنة من هذه المستويات عبر كل هذه العوامل. يمكن أيضًا تسمية تصميم عاملي كامل بالتصميم المتقاطع بالكامل. تسمح هذه التجربة للمحقق بدراسة تأثير كل عامل على متغير الاستجابة، وكذلك آثار التفاعلات بين العوامل على متغير الاستجابة. إذا كان عدد التوليفات في تصميم عاملي كامل مرتفعًا جدًا بحيث لا يكون ممكنًا من الناحية اللوجستية، فيمكن إجراء تصميم عاملي جزئي، حيث يتم حذف بعض التوليفات المحتملة (عادةً نصفها على الأقل). (ar) In statistics, a full factorial experiment is an experiment whose design consists of two or more factors, each with discrete possible values or "levels", and whose experimental units take on all possible combinations of these levels across all such factors. A full factorial design may also be called a fully crossed design. Such an experiment allows the investigator to study the effect of each factor on the response variable, as well as the effects of interactions between factors on the response variable. (en) In der statistischen Versuchsplanung versteht man unter einem vollständigen Versuchsplan (engl.: full factorial design) einen Versuchsplan, der alle möglichen Faktorkombinationen durchspielt. Die Faktoren werden auf zwei Faktorstufen untersucht, daraus resultiert die mathematische Notation 2k, wobei k für die Anzahl der Faktoren steht. (de) En estadística, un experimento factorial completo es un experimento cuyo diseño consta de dos o más factores, cada uno de los cuales con distintos valores o niveles, cuyas unidades experimentales cubren todas las posibles combinaciones de dichos niveles en todos los factores. Este tipo de experimentos permiten estudiar el estudio del efecto de cada factor sobre la variable respuesta, así como el efecto de las interacciones entre factores sobre dicha variable. (es) Повним факторним експериментом (ПФЕ) називається такий експеримент, при реалізації якого визначається значення параметра оптимізації при всіх можливих поєднаннях рівнів варіювання факторів. Якщо ми маємо справу з k факторами, кожен з яких може встановлюватися на q рівнях, то для того, щоб здійснити повний факторний експеримент необхідно поставити n = qk дослідів. (uk) |
| rdfs:label | تجربة عاملية (ar) Vollständiger Versuchsplan (de) Diseño factorial (es) Factorial experiment (en) Plan factoriel (fr) Eksperimen faktorial (in) Полный факторный эксперимент (ru) Повний факторний експеримент (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Factorial experiment yago-res:Factorial experiment wikidata:Factorial experiment dbpedia-ar:Factorial experiment http://ast.dbpedia.org/resource/Diseñu_esperimental dbpedia-de:Factorial experiment dbpedia-es:Factorial experiment dbpedia-fa:Factorial experiment dbpedia-fr:Factorial experiment dbpedia-id:Factorial experiment dbpedia-ro:Factorial experiment dbpedia-ru:Factorial experiment dbpedia-sr:Factorial experiment dbpedia-uk:Factorial experiment https://global.dbpedia.org/id/3oNEP |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Factorial_experiment?oldid=1109510638&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Factorial_Design.svg wiki-commons:Special:FilePath/Response_surface_metodology.jpg wiki-commons:Special:FilePath/Cube_plot_for_bearing_life.svg wiki-commons:Special:FilePath/Interaction_plots_filtration_rate.png wiki-commons:Special:FilePath/Montgomery_filtration_cube_plot.png wiki-commons:Special:FilePath/Montgomery_filtration_rates.svg wiki-commons:Special:FilePath/Pareto_plot_filtration_rate.svg |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Factorial_experiment |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Factorial_experiments dbr:Factorial_design dbr:Factorial_designs dbr:Factorial_trial dbr:Fully-crossed_design dbr:Fully_crossed_design |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Scientific_method dbr:Multivariate_testing_in_marketing dbr:Design_of_experiments dbr:Dynamic_causal_modeling dbr:Index_of_education_articles dbr:Interaction_(statistics) dbr:International_Studies_of_Infarct_Survival dbr:Welch's_t-test dbr:Analysis_of_variance dbr:Sparsity-of-effects_principle dbr:Glossary_of_probability_and_statistics dbr:Orthogonal_array dbr:Clinical_trial dbr:Polythiophene dbr:Median_polish dbr:Data_farming dbr:Wang_Yuan_(mathematician) dbr:ANOVA–simultaneous_component_analysis dbr:Factorial_experiments dbr:Fang_Kaitai dbr:Fractional_factorial_design dbr:Francis_John_Richards dbr:PSeven dbr:Central_composite_design dbr:Randomized_controlled_trial dbr:Response_surface_methodology dbr:Tena_Katsaounis dbr:Dorian_Shainin dbr:Factorial_design dbr:Factorial_designs dbr:Factorial_trial dbr:Mildred_Barnard dbr:Optimus_platform dbr:Vignette_(psychology) dbr:List_of_statistics_articles dbr:Restricted_randomization dbr:Evaluation dbr:Multifactor_design_of_experiments_software dbr:Multiple_factor_analysis dbr:Outline_of_statistics dbr:Fully-crossed_design dbr:Fully_crossed_design |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Factorial_experiment |
