实验设计拟合最终模型需不需要在模型中去除区组?

本帖最后由 verdy 于 2010-4-27 11:30 编辑

贴子既然被翻出来了，我再顶一下

前几天偶然无聊，拿起六西格玛管理的书看，P361中有一句话，我觉得回答你这个问题比较好：“我们把区组也做为一个因子来安排，我们在最开始估计各项效应显著性时，要把区组做为一个因子放入回归方程以减少误差，从而增加参数估计及判定的精度；但后来在预报时，又应将“区组”这个因子从回归方程中剔除。。。。”
虽然这段讲的是其他的内容，但上面这句显然已经回答了你的问题。当然这里的剔除应该不会是完全消失，应该是把区组效应纳入到误差里去，而且也只能是这样处理。
我的个人看法：剔除区组效应，把区组效应纳入误差，确实是误差增大了，但模型的好坏不能只看这个误差，而关键是看包含区组的模型拟合的是好是坏，因为区组最后被归入误差项，完全是我们管理的问题，如果白天跟晚上分区组的话，从模型上讲，你完全可以就把区组当成普通因子，只选择白天生产或晚上生产，而我们最后的选择是白天跟晚上都生产，所以模型把区组归入误码差后，模型拟合优度变差，不是模型和区组因子的错。最终模型中把区组又归到误差里，是因为区组确实是一个因子，但区组因子水平在优化与预测中，是无法选择的，故在这里它又只能做为误差来处理。这也是区组因子特别的地方。
至于“模型中保留区组会对各个项的系数的估算带来更大的误差”，我是没想明白，系数估计无非是数字期望与方差的，数学期望在正交试验中与误差没有关系，而系数的方差是试验误差的正比函数，保留区组在模型中，误差项变小，系数的方差也只会小，所以这句话我不太明白。