應用虛擬變數於多重實驗環境下辨別異質因子效果之最佳受限制實驗設計

  • 林 裕昌

學生論文: Master's Thesis

摘要

目前的實驗設計方法大多需要在同一個實驗環境下進行,但多重實驗環境在現實世界中是一個容易遭遇到的情境,本研究的多重實驗環境是指在不同實驗環境下進行相同的實驗,例如一家公司的某樣產品由母工廠與子工廠同時生產製造,其中母廠與子廠的製程相同。然而多重實驗環境若以企業的角度則可能會造成品質相關的問題,如前述例子中母工廠與子工廠的生廠良有可能會有明顯差異。實驗設計方法現今已經被廣泛使用來處理品質相關的問題,而在多重實驗環境的部分大多是以區集設計來處理,區集設計估計出來的區集效應是一個整體的效應,無法估計因子與個別實驗環境的效應,然而這些效應卻是極為重要的資訊,企業能使用這些資訊來管理產品的品質,故本研究希望以實驗設計的方法來估計多重實驗環境的表現。本研究在模型中導入虛擬變數,以虛擬變數的交互作用估計不同實驗環境的效應,並且修改Fedorov的D-optimal演算法,加入多重實驗環境的情境與實驗資源的限制,讓演算法更貼近實務,在最後將會有一個實際的個案,個案中使用修改過後的演算法產生最佳設計,並以最佳設計執行實驗獲取實驗資料,再依照模型做各項迴歸分析,從分析結果可以發現,若使用本研究的方法來估計多重實驗環境可以得到良好的效果,實驗者可以區隔出不同實驗環境的效應,這些資訊可以提供給管理者作為品質管理的依據。
獎項日期2014 六月 26
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監督員Yu-Chin Chang (Supervisor)

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