r - 如何使用 DOE.base 和/或 FrF2 包计算 R 中因素的主要影响？

Question

DoE 的新手。对于以下使用 R 中的 DoE.base 包编码的 $2^3$ 阶乘设计:

### Create a 2^3 factorial design
plasma.2kdesign <- 
  fac.design(nfactors = 3, replications = 2, randomize = FALSE, 
             factor.names = list(A = c(-1, 1), B = c(-1, 1), C = c(-1, 1)))

etch <- c(550, 669, 633, 642, 1037, 749, 1075, 729, 
          604, 650, 601, 635, 1052, 868, 1063, 860)

plasma.2kdesign <- add.response(design = plasma.2kdesign, response = etch)

使用 DoE.base 和 FrF2 包的以下代码可以绘制方差分析、回归、主效应和交互图:

### ANOVA
plasma.aov <- aov(etch ~ A * B * C, data = plasma.2kdesign)
summary(plasma.aov)

### Plot main effects and interactions
MEPlot(plasma.2kdesign)
IAPlot(plasma.2kdesign)

### Regression
plasma.lm <- lm(etch ~ A * B * C, data = plasma.2kdesign)
summary(plasma.lm)

如何使用 DoE.base 和/或 FrF2< 中的函数计算 $A、B、C、AB、AC、BC、ABC$ 的主效应 包？ 谢谢!

Answer 1

好吧，刚刚想通了。回归系数是相应因子效应估计值的二分之一，因为回归系数衡量的是 $x$ 的单位变化对 $y$ 均值的影响，而效应估计值基于两个单位的变化(从 -1 到 +1)。