方法:以取得A重量為中心思考,稱種方法有四
1 A、B各自稱重一次
2 B、(A+B) 各稱重一次,A可由 (A+B)-B 計算獲得
3 B、(A-B) 各稱重一次,A可由 (A-B)+B 計算獲得
4 (A+B)、(A-B) 各稱重一次,A可由 [(A+B)+(A-B)]/2 計算獲得
試問何者方法較好
1 A、B各自稱重一次
2 B、(A+B) 各稱重一次,A可由 (A+B)-B 計算獲得
3 B、(A-B) 各稱重一次,A可由 (A-B)+B 計算獲得
4 (A+B)、(A-B) 各稱重一次,A可由 [(A+B)+(A-B)]/2 計算獲得
試問何者方法較好
思考:測量的正確性(Accuracy)與精密性(Precision)是評價測量方法的重點,此處同一種測定方法無法進行重複測量(replicate),所以無法獲取正確性情報,但可以取得精密情報,4種方法中以(A+B)、(A-B)各稱重一次的方法其精密度最好
模擬:雖有四種稱重方法但相同天平,因此所有測量誤差應一致,所以測量觀測值模型設為 y=真值 + e,而e屬於中心值0,標準差σ的常態分布,電腦模擬方法如下
1 因為總共可能稱A、B、(A+B)、(A-B)共四種稱重,因此自A(μ=50,σ=1)、B(μ=30,σ=1)、(A+B) (μ=80,σ=1)、(A-B) (μ=20,σ=1)的常態分布產生1000個隨機,共作成4個數列,代表四種稱重的可能觀測值
1 因為總共可能稱A、B、(A+B)、(A-B)共四種稱重,因此自A(μ=50,σ=1)、B(μ=30,σ=1)、(A+B) (μ=80,σ=1)、(A-B) (μ=20,σ=1)的常態分布產生1000個隨機,共作成4個數列,代表四種稱重的可能觀測值
2 按照稱重的四方法可得到4個A重,如下表
A重得自
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計算方法
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A
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複製數列A
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(A-B)+B
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將數列(A-B)+數列B
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(A+B)-B
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將數列(A+B)-數列B
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[(A+B)+(A-B)]/2
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將數列(A+B)+數列(A-B)然後除2
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得到結果如下圖
3 將四種方法的觀測值作成直方圖
發現[(A+B)+(A-B)]/2的標準差最小,亦即誤差最小
運用:實驗設計中,若有2個以上因子進行實驗時,不可使用一次一因子實驗(OFAT:One factor at a time),需要採用因子設計(Factorial design),同時將所有實驗因子以直交安排,這樣除了可以發現因子間的交互作用外,也提高了實驗觀測值的精密度
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