假定因子对响应变量的影响无交互效应(许多实际情况正是这样),正交试验的优点是在很少的试验次数(与全面试验相比)中,所得数据可以简便而有效地对因子效应进行参数估计和方差分析.其方法可一般地归纳如下: 1) 总均值的估计=试验数据的总平均值, 2) 某因子的某个主效应的估计=该因子的该主效应所出现的试验数据的平均值-总平均值, 3) 总平方和=(试验数据-总平均值)的平方和, 自由度=n-1, 4) 某因子的主效应平方和=重复数×参数估计的平方和, 自由度=水平数-1, 5) 残差平方和=总平方和-(因子效应平方和的和), 自由度=总平方和-(因子效应自由度的和).
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