Factorial experiment
http://dbpedia.org/resource/Factorial_experiment an entity of type: WikicatStatisticalDataSets
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
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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).
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
rdf:langString
تجربة عاملية
rdf:langString
Vollständiger Versuchsplan
rdf:langString
Diseño factorial
rdf:langString
Factorial experiment
rdf:langString
Plan factoriel
rdf:langString
Eksperimen faktorial
rdf:langString
Полный факторный эксперимент
rdf:langString
Повний факторний експеримент
xsd:integer
1827237
xsd:integer
1109510638
rdf:langString
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).
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
rdf:langString
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.
xsd:nonNegativeInteger
21565
