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On Construction of Optimal Two-Level Designs with multi block variables

Journal of Systems Science & Complexity 2018年第3期31卷 773-786页

作者： ZHAO Yuna ZHAO Shengli LIU Minqian LPMC and Institute of Statistics Nankai University Tianjin 300071 China School of Statistics Qufu Normal University Qufu 273165 China

When running an experiment, inhomogeneity of the experimental units may result in poor estimations of treatment effects. Thus, it is desirable to select a good blocked design before running the experiment. Mostly, a single block variable was used in the literature to treat the inhomogeneity for simplicity. However, in practice, the inhomogeneity often comes from multi block variables. Recently, a new criterion called B2-GMC was proposed for two-level regular designs with multi block variables. This paper proposes a systematic theory on constructing some B^2-GMC designs for the first time. Experimenters can easily obtain the B^2-GMC designs according to the construction method. Pros of B^2-GMC designs are highlighted in Section 4, and the designs with small run sizes are tabulated in Appendix B for practical use.

关键词： blocked design general minimum lower order confounding multi block variables Yatesorder.

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