部分配置法设计
分数因子设计导论
两级设计足以评估许多生产过程。因子水平±1可以指示分类因素，标准化因素极端，或简单地从当前因素设置“上升”和“下降”。实验评估过程变化主要是主要的因子方向，导致过程改进。
对于许多因素的实验，两级的完整因子设计可能导致大量数据。例如，具有10个因素的两级完整因子设计需要210= 1024运行。然而，通常，各个因素或其相互作用对响应没有可区别的影响。符合高阶互动尤其如此。结果，精心设计的实验可以使用较少的运行来估算模型参数。
部分析因设计使用全析因设计所需的部分运算。根据对哪些因素和相互作用具有最显著影响的评估(或假设)，选择试验处理的子集。一旦做出这种选择，实验设计必须分离这些影响。特别是不应该有显著的影响抱愧蒙羞也就是说，对一个事物的测量不应依赖于对另一个事物的测量。
Plackett-Burman设计
Plackett-Burman设计在只认为主要影响显著时使用。两级Plackett-Burman设计需要进行多次4的倍数而不是2的倍数的试验。这个函数阿达玛产生这些设计:
DPB = Hadamard（8）DPB = 11 11 11 11 11 11 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -11 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -11 11 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1
二元因子水平用±表示1．设计为八排DPB.)操作7个二级因子(的后7列DPB.）.运行次数是分数8/27=全析因设计所需的0.0625次。经济的实现是以将主效应与任何双向互动混为一谈为代价的。
一般部落设计
以较大的分式设计为代价，您可以指定希望考虑哪些交互作用。一个设计的决议R是“不”吗n- 因子相互作用与含量小于的任何其他效果混淆R- - - - - -n因素。因此，第三分辨率设计并不彼此混淆主要效果，但可能以双向互动混淆它们（如Plackett-Burman设计），虽然第四分辨率设计不会混淆主要效应或双向交互，但可能会互相混淆双向相互作用。
为选定的子集使用全析因设计指定一般的部分析因设计基本因素和发电机剩下的因素。生成器是基本因子的产物，给出其下载188bet金宝搏余因子的等级。使用的函数fracfact要生成这些设计：
dfF= fracfact('a b c d bcd acd') dfF = -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1
这是一个六因素设计，其中四个两级基本因素（一个，b，c，和d在。的前四列dfF)在每一个水平组合中进行度量，而剩下的两个因素(在dfF)只在由生成器定义的水平上测量bcd和澳洲牧牛犬,分别。生成列中的级别是组成生成器的列中相应级别的乘积。下载188bet金宝搏
创建分数阶乘设计的挑战是选择基本因素和生成器，以便设计在指定数量的运行中实现了指定的分辨率。使用的函数Fracfacten.找到适当的发电机：
发电机= FRACFAFTGEN（'A B C D E F'，4,4）生成器='A''B'C''D''BCD''ACD'
一个通过f,使用24= 16运行以实现决议四Fracfacten.函数使用高效的搜索算法来查找满足要求的生成器。
来自的可选输出fracfact显示了混杂模式的设计:
(dfF,混淆)= fracfact(发电机);混杂混杂=“术语”“发电机”“混淆”的X1的“X1的“X2”“b”“X2”“X3”“c”“X3”“X4”“d”X4的X5的bcd的X5的X6的acd的X6的X1 * X2的“ab”X1 * X2 + X5 * X6的X1 * X3的“交流”的X1 * X3 + X4 * X6“X1 * X4”“广告”的X1 * X4 + X3 * X6的X1 * X5的abcd的X1 * X5 + X2 * X6的X1 * X6“cd”的X1 * X6 + X2 * X5 + X3 * X4”“X2 * X3”“公元前”“X2 * X3 + X4 * X5”“X2 * X4”“bd”“X2 * X4+ X3*X5' 'X2*X5' 'cd' 'X1*X6 + X2*X5 + X3*X4' 'X2*X6' 'abcd' 'X1*X5 + X2*X6' 'X3*X4' 'cd' 'X1*X6 + X2*X5 + X3*X4' 'X3*X5' 'bd' 'X2*X4 + X3*X5' 'X3*X6' 'ad' 'X1*X4 + X3*X6' 'X4*X5' 'bc' 'X2*X3 + X4*X5' 'X4*X6' 'ac' 'X1*X3 + X4*X6' 'X5*X6' 'ab' 'X1*X2 + X5*X6'
混杂模式表明，主效应是有效的设计分离，但双向相互作用以各种其他双向相互作用混淆。
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