如何在 R 中创建部分因子设计? [英] How to create a fractional factorial design in R?

问题描述

我正在努力使用 R 创建一个相当复杂的部分因子设计.

(参见 http://en.wikipedia.org/wiki/Fractional_factorial_design)>

我搜索了 Google 和 R-lists 并检查了几个有前途的软件包(AlgDesign、DoE.base、acepack)

但我没有发现任何东西可以处理具有 8 个因子的部分设计(仅对主效应感兴趣)，每个因子具有 3、4、6 或 11 个水平！

谁能指出我正确的方向?

谢谢！

解决方案

我使用包 AlgDesign 来生成分数因子设计:

1. 使用函数 gen.factorial() 生成全因子设计.
2. 将结果传递给 optFederov() - 这将尝试使用 Federov 算法找到最佳分数设计.

以下代码在我的 Windows 笔记本电脑上运行大约需要 3 分钟.该示例找到了一个近似最优部分因子设计，其中包含 8 个因子，每个因子具有 3、4、6 或 11 个水平，如您所指定.

请注意，我使用 optFederov(...,roach=TRUE) - 这会找到一个近似解.在我的机器上，当我设置 approximate=FALSE 时，代码运行时间太长，Windows 会抛出一个 strop.您可能希望尝试不同的设置.

库(AlgDesign)水平.设计 = c(3,4,6,11,3,4,6,11)f.design <- gen.factorial(levels.design)fract.design <- optFederov(数据= f.设计，nTrials=sum(levels.design),近似=真)

和输出:

head(f.design)X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X81 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -52 0 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -53 1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -54 -1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -55 0 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -56 1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5分形设计$D[1] 6.813321$A[1] 0.375804$Ge[1] 0.998$Dea[1] 0.998$设计代表.. X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X81 1 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -510 1 -1 3 -5 -5 -1 -3 -5 -5...626475 1 1 -3 -5 -5 1 3 5 5627253 1 -1 -3 5 5 1 3 5 5$行[1] 1 10 61 723 790 1596 2307 2314 2365 2374[11] 2376 7129 7140 7198 7849 7911 7918 7920 8713 8724[21] 9433 9504 48252 48301 48303 49105 49107 49114 49174 54660[31] 54711 56233 56304 570241 570963 571834 571836 572556 578151 579015[41] 617821 617823 619414 620127 620134 625618 626475 627253

I'm struggling to create a rather elaborate fractional factorial design using R.

(see http://en.wikipedia.org/wiki/Fractional_factorial_design)

I've searched the Google and the R-lists and have checked out several promising packages (AlgDesign, DoE.base, acepack)

But I have not found anything thing that can handle a fractional design (only interested in main effects) with 8 factors that have either 3, 4, 6, or 11 levels each!

Can anyone point me in the right direction?

Thanks!

解决方案

I have used the package AlgDesign to generate fractional factorial designs:

1. Generate the full factorial design using the function gen.factorial().
2. Pass the results to optFederov() - this will try to find an optimum fractional design, using the Federov algorithm.

The following code takes about 3 minutes to run on my Windows laptop. The example finds an approximate optimum fractional factorial design with 8 factors with 3, 4, 6 or 11 levels each, as you specified.

Note that I use optFederov(..., approximate=TRUE) - this finds an approximate solution. On my machine, when I set approximate=FALSE the code takes too long to run and Windows throws a strop. You may wish to experiment with different settings.

library(AlgDesign)

levels.design = c(3,4,6,11,3,4,6,11)
f.design <- gen.factorial(levels.design)

fract.design <- optFederov(
        data=f.design,
        nTrials=sum(levels.design),
        approximate=TRUE)

And the output:

head(f.design)

  X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
1 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
2  0 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
3  1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
4 -1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5
5  0 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5
6  1 -1 -5 -5 -1 -3 -5 -5


fract.design
$D
[1] 6.813321

$A
[1] 0.375804

$Ge
[1] 0.998

$Dea
[1] 0.998

$design
       Rep.. X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
1          1 -1 -3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
10         1 -1  3 -5 -5 -1 -3 -5 -5
...
626475     1  1 -3 -5 -5  1  3  5  5
627253     1 -1 -3  5  5  1  3  5  5

$rows
 [1]      1     10     61    723    790   1596   2307   2314   2365   2374
[11]   2376   7129   7140   7198   7849   7911   7918   7920   8713   8724
[21]   9433   9504  48252  48301  48303  49105  49107  49114  49174  54660
[31]  54711  56233  56304 570241 570963 571834 571836 572556 578151 579015
[41] 617821 617823 619414 620127 620134 625618 626475 627253

这篇关于如何在 R 中创建部分因子设计?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！