Abstract
本文探討如何應用虛擬亂數指派策略(correlation induction strategy)來提高模擬法中因果關係模式估計的精確度，而所謂的因果關係模式(metamodel)就是模擬實驗中輸入因子與輸出反應值間的一種近似關係。虛擬亂數指派策略的主要原理是在模擬實驗過程中，藉由控制驅動模擬模式的虛擬亂數流以及結合實驗設計中的區集(block)技巧，使得在實驗點反應值之間建立適當的相關性架構，來降低參數估計的變異數。本論文針對虛擬亂數指派策略在模擬實驗上的應用作深入探討， 重要的結果可以歸納為下列三點:虛擬亂數指派策略的主要原理是在模擬實驗過程中，藉由控制驅動模擬模式的虛擬亂數流以及結合實驗設計中的區集(block)技巧，使得在實驗點反應值之間建立適當的相關性架構，來降低參數估計的變異數。本論文針對虛擬亂數指派策略在模擬實驗上的應用作深入探討，重要的結果可以歸納為下列三點:虛擬亂數指派策略的主要原理是在模擬實驗過程中，藉由控制驅動模擬模式的虛擬亂數流以及結合實驗設計中的區集(block)技巧，使得在實驗點反應值之間建立適當的相關性架構，來降低參數估計的變異數。本論文針對虛擬亂數指派策略在模擬實驗上的應用作深入探討， 重要的結果可以歸納為下列三點:一、針對:(1)含部分交互作用項的一次因果關係模式，和(2)二次因果關係模式提出最佳的虛擬亂數指派策略。二、簡化和推廣虛擬亂數指派策略的應用到直交表設計和田口參數設計。三、以相關隨機區集效用因果關係模式探討虛擬亂數指派策略下的變異數轉移現象及提出三水準變異數轉移法(three-classvariance swapping technique)， 以更精細的方式控制變異數轉移的結果。