方法计算因子散度效应估计时，得到残差为。此时显然无法对残差平方取对数建立散度效应模型，无法用方法来估计散度效应本文根据残差平方分布性质，提出种新方法该方法是先对残差平方加上个大于零修正项，然后再取对数去估计散度效应这种校正可以减小散度效应估计偏度，同时避免了直接对绝对值很小或为零残差取对数情形本文方法我们称为校正方法，以下记为方法模拟实验表明方法在准则下对绝大多数模型优于方法模拟实验中进步采用迭代估计方法，可以再进步减小估计偏度，在准则下更优本文研究因子全部为两水平安排如下开始是引言，第章给出参数估计，无重复因析试验散度效应估计第二章模拟试验，第三章为实例分析，第四章为结论最后在附录中给出了模拟程序第章参数估计第章参数估计位置效应和散度效应模型本文沿用承诺书承话吊本人郑重声明所呈交学位论文，是在导师指导下独立完成，学位论文知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过成果。学位论文作者签章振埋年月引言引言试验设计中，在模型选择阶段，确定那些因子效应影响响应变量均值称为位置效应鉴别确定，那些因子效应影响响应变量方差称为散度效应鉴别鉴别过程也分为两步第是各效应估计，第二是用恰当检验方法比如，半正态图法，检验法识别出显著效应在有重复试验中，散度效应鉴别和估计方法是通过各试验点方差估计取对数直接与各因子建立回归模型，估出散度效应见和，和但是，在无重复试验下，无法直接得到试验点方差估计，原有方法不再适用在效应稀疏原则下，当位置效应模型确定后，试验还留有较多自由度，理论上应该可以用来估计散度效应因此近年来无重复试验下散度效应估计和鉴别问题成为许多学者研究热点其主要思想全是从位置效应模型估计后残差出发，给出各种散度效应估计和鉴别方法概括来说大致上可以分为两类估计类是基于待估因子对应正负水平残差平方算术平均比方法，其相关文献有和称为方法，和方法然而此类估计存在结构上偏差，且在样本增加时，偏差不会变小，有关详细论述见和性质另类是基于待估因子对应正负水平残差平方对数算术平均相当于残差几何平均对数比方法，相关研究有目称为方法，和称为方法和系统地研究各估计方法性质，通过模拟试验比较证明了方法在意义下优于其他方法但是当位置效应模型拟合后得到残差绝对值很小时，对残差平方取对数会变得很大，得到散度效应估计会很不可靠特别是当残差为零时，无法直接对残差平方取对数，方法不再适用本文第三章注射铸模试验实例分析说明确有残差为零情形该实例中，当用方法计算因子散度效应估计时，得到残差为。此时显然无法对残差平方取对数建立散度效应模型，无法用方法来估计散度效应本文根据残差平方分布性质，提出种新方法该方法是先对残差平方加上个大于零修正项，然后再取对数去估计散度效应这种校正可以减小散度效应估计偏度，同时避免了直接对绝对值很小或为零残差取对数情形本文方法我们称为校正方法，以下记为方法模拟实验表明方法在准则下对绝大多数模型优于方法模拟实验中进步采用迭代估计方法，可以再进步减小估计偏度，在准则下更优本文研究因子全部为两水平安排如下开始是引言，第章给出参数估计，无重复因析试验散度效应估计第二章模拟试验，第三章为实例分析，第四章为结论最后在附录中给出了模拟程序第章参数估计第章参数估计位置效应和散度效应模型本文沿用参考文献无重复因析试验散度效应估计，张润楚，郑海涛译实验设计与分析及参数优化北京。中国统计出版社汪仁官，陈荣昭译实验设计与分析北京中国统计出版社，茆诗松，周纪芗，陈颖试验设计北京中国统计出版社，沈邦兴，文昌俊实验设计及工程应用北京中国计量出版社，王小明，韩小亮应用统计教程上海上海财经大学出版社，王松桂，史建红等编著线性模型引论北京科学出版社，王松桂，陈敏，浆芷萍。线性统计模型北京高等教育出版社，喇嘲，中文摘要中文摘要试验设计中，传统因子散度效应估计和鉴别方法需要在各试验点重复试验下进行但实际问题中，由于试验经费，试验条件等限制，不能进行重复试验在无重复试验情形下，如何估计和鉴别散度效应成为近年来研究热点无重复试验下，各试验点方差砰没有直接估计，因此，散度效应估计和鉴别就变得困难有重复试验下，散度效应估计和鉴别方法主要是和提出以各试验点样本方差对数为响应变量对各因子建立回归模型，通过最乘法得到散度效应估计，再用半正态图方法鉴别出显著效应如果模型已确定，也可以使用极大似然法或约束极大似然法来估计散度效应无重复试验下，散度效应估计和鉴别方法有和方法，和方法这类方法是基于待估散度因子对应正负水平残差平方算术平均比来作为散度效应估计和文中证明这类方法有严重结构性偏差另类是基于待估因子对应正负水平残差平方对数算术平均相当于残差几何平均对数比来估计散度效应方法相关研究有称为方法，和称为方法和系统地研究各估计方法性质，通过模拟实验比较证明了方法在意义下优于其他方法但是当位置效应模型拟合后得到残差绝对值很小时，对残差平方取对数会变得很大，得到散度效应估计会很不可靠特别是当残差为零时，无法直接对残差平方取对数，方法不再适用本文根据残差平方分布性质，对方法作了修正，提出种新方法该方法是先对残差平方加上个大于零修正项，然后取对数再估计散度效应这种校正可以减小各实验点方差估计偏度，同时避免了直接对绝对值很小或为零残差平方取对数情形本文方法我们称为校正方法，以下记为方法模拟实验表明方法在准则下对绝大多数模型优于方法模拟实验中数据也表明，如果采用迭代估计方法，可以再进步减小估计偏度，在准则下更优最后，用本文方法对著名注射铸模试验进行了实例分析关键词散度效应极大似然估计方法中圉分类号无重复因析试验散度效应估计砰承诺书承话吊本人郑重声明所呈交学位论文，是在导师指导下独立完成，学位论文知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过成果。学位论文作者签章振埋年月引言引言试验设计中，在模型选择阶段，确定那些因子效应影响响应变量均值称为位置效应鉴别确定，那些因子效应影响响应变量方差称为散度效应鉴别鉴别过程也分为两步第是各效应估计，第二是用恰当检验方法比如，半正态图法，检验法识别出显著效应在有重复试验中，散度效应鉴别和估计方法是通过各试验点方差估计取对数直接与各因子建立回归模型，估出散度效应见和，和但是，在无重复试验下，无法直接得到试验点方差估计，原有方法不再适用在效应稀疏原则下，当位置效应模型确定后，试验还留有较多自由度，理论上应该可以用来估计散度效应因此近年来无重复试验下散度效应估计和鉴别问题成为许多学者研究热点其主要思想全是从位置中文摘要中文摘要试验设计中，传统的因子散度效应的估计和鉴别方法需要在各试验点重复试验下进行．但实际问题中，由于试验的经费，试验条件等限制，不能进行重复试验．在无重复试验情形下，如何估计和鉴别散度效应成为近年来研究的热点．无重复的试验下，各试验点的方差砰没有直接的估计，因此，散度效应的估计和鉴别就变得困难．有重复的试验下，散度效应的估计和鉴别方法主要是和提出的以各试验点样本方差的对数为响应变量对各因子建立回归模型，通过最乘法得到散度效应的估计，再用半正态图方法鉴别出显著的效应．如果模型已确定，也可以使用极大似然法或约束极大似然法来估计散度效应．无重复试验下，散度效应估计和鉴别方法有和