In statistics, fractional factorial designs are experimental designs consisting of a carefully chosen subset (fraction) of the experimental runs of a full factorial design. The subset is chosen so as to exploit the sparsity-of-effects principle to expose information about the most important features of the problem studied, while using a fraction of the effort of a full factorial design in terms of experimental runs and resources. In other words, it makes use of the fact that many experiments in full factorial design are often redundant, giving little or no new information about the system.
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| - تصميمات عاملية جزئية (ar)
- Teilfaktorplan (de)
- Fractional factorial design (en)
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| - في علم الإحصاء، التصميمات العاملية الجزئية هي عبارة عن تصميمات تجريبية تتألف من مجموعة فرعية (كسر) من النماذج التجريبية التي تم اختيارها بعناية شديدة للتصميم العاملي الكامل. يتم اختيار المجموعة الفرعية للاستفادة من مبدأ تناثر التأثيرات للكشف عن المعلومات المتعلقة بأهم خصائص المشكلة الخاضعة للدراسة مع استخدام جزء من جهد التصميم العاملي الكامل فيما يتعلق بالنماذج والمصادر التجريبية. (ar)
- In statistics, fractional factorial designs are experimental designs consisting of a carefully chosen subset (fraction) of the experimental runs of a full factorial design. The subset is chosen so as to exploit the sparsity-of-effects principle to expose information about the most important features of the problem studied, while using a fraction of the effort of a full factorial design in terms of experimental runs and resources. In other words, it makes use of the fact that many experiments in full factorial design are often redundant, giving little or no new information about the system. (en)
- In der statistischen Versuchsplanung versteht man unter einem Teilfaktorplan (engl.: fractional factorial design) einen Versuchsplan, der nur einen bestimmten Bruchteil der in einem vollständigen Versuchsplan enthaltenen Faktorkombinationen durchspielt. Die Faktoren werden auf zwei Faktorstufen untersucht, daraus resultiert die mathematische Notation 2k-p, wobei k für die Anzahl der Faktoren und p für den Bruchteil steht. (de)
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| - في علم الإحصاء، التصميمات العاملية الجزئية هي عبارة عن تصميمات تجريبية تتألف من مجموعة فرعية (كسر) من النماذج التجريبية التي تم اختيارها بعناية شديدة للتصميم العاملي الكامل. يتم اختيار المجموعة الفرعية للاستفادة من مبدأ تناثر التأثيرات للكشف عن المعلومات المتعلقة بأهم خصائص المشكلة الخاضعة للدراسة مع استخدام جزء من جهد التصميم العاملي الكامل فيما يتعلق بالنماذج والمصادر التجريبية. (ar)
- In der statistischen Versuchsplanung versteht man unter einem Teilfaktorplan (engl.: fractional factorial design) einen Versuchsplan, der nur einen bestimmten Bruchteil der in einem vollständigen Versuchsplan enthaltenen Faktorkombinationen durchspielt. Die Faktoren werden auf zwei Faktorstufen untersucht, daraus resultiert die mathematische Notation 2k-p, wobei k für die Anzahl der Faktoren und p für den Bruchteil steht. Ein vollständiger Versuchsplan für sechs Faktoren auf zwei Stufen würde zum Beispiel Versuchsläufe erfordern. Aus Wirtschaftlichkeitsgründen wird in einem solchen Fall oft auf einen Teilfaktorplan der Art oder usw. ausgewichen. Die Schreibweise gibt hier an, dass von den insgesamt möglichen Versuchsläufen nur ein Bruchteil, nämlich , durchgeführt wird und somit Versuchsläufe. Zur Auswahl der acht im Teilfaktorplan enthaltenen Versuchsläufe wird oft ein so genanntes orthogonales Feld herangezogen. Der Nachteil von Teilfaktorplänen ist die dabei auftretende Vermengung von Haupteffekten und Wechselwirkungen. Dies macht sich umso stärker bemerkbar, je kleiner der gewählte Bruchteil des vollständigen Versuchsplans ist. Zur Beschreibung der Art und Menge der auftretenden Vermengungen wird jedem Teilfaktorplan eine Auflösungsklasse (engl.: resolution number) zugeordnet. (de)
- In statistics, fractional factorial designs are experimental designs consisting of a carefully chosen subset (fraction) of the experimental runs of a full factorial design. The subset is chosen so as to exploit the sparsity-of-effects principle to expose information about the most important features of the problem studied, while using a fraction of the effort of a full factorial design in terms of experimental runs and resources. In other words, it makes use of the fact that many experiments in full factorial design are often redundant, giving little or no new information about the system. (en)
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