《表2 36个因子位置效应和散度效应筛选结果》

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《高效的因子分类筛选方法及仿真应用》

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由于同时考虑位置效应和散度效应，故首先通过小规模因子分类筛选试验验证该分类方法的有效性。本节以36个因子为例，位置效应阈值为：Δ0（β）=2，Δ1（β）=4；散度效应阈值为：Δ0（γ）=log(1.1）≈0.095 3，Δ1（γ）=log(1.25）≈0.223 1。两类统计错误α=β=0.1，每组试验所包含的试验对数p=9，初始试验组数n0=5。为了观察筛选结果的两类错误随因子效应的变化情况，本节所选取的因子位置效应和散度效应均处于阈值之间。此外，针对假设的元模型，选取大规模的重复筛选次数N=1 000（即对假设模型进行1 000次独立、重复的筛选试验），以说明所提方法的有效性及稳定性。试验结果如表2所示。