面向质量设计的计算机试验元建模研究——基于统计检验视角

来源：管理科学学报杂志2026年第6期北京时间：

作者：欧阳林寒，陶宝平，何桢

单位：欧阳林寒,南京航空航天大学经济与管理学院;南京航空航天大学“制造系统数智管理与低碳运营”江苏省高校哲学社会科学实验室,陶宝平,南京航空航天大学经济与管理学院,何桢,天津大学管理与经济学部,

摘要：针对质量设计中的计算机试验元建模过程，本研究综合考虑质量变量不确定性与模型结构不确定性，提出了基于统计检验的贝叶斯Kriging模型，为持续质量改进奠定基础.该方法以贝叶斯层次模型与因子效应原则为基础，不仅筛选出了Kriging全局趋势模型中的显著性变量，而且从统计检验角度考虑了模型的有效性问题.首先，在Kriging模型中引入二元变量指示器，通过在参数先验分布中融合因子效应原则，厘清变量间关系同时降低变量空间维度；其次，运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟估计模型后验概率，得到显著变量下的候选模型集合；接着，结合多重假设检验与Bootstrap预测方差修正，对候选模型有效性进行分析，综合考虑模型的有效性与泛化能力得到最佳模型；最后，通过仿真试验验证了所提方法在不同显著性水平和样本规模下均表现较好的预测效果，同时两类工业情景下的建模结果表明，所提方法在差异性后验概率与无差异后验概率下均能有效地识别出显著性变量.

关键词：质量设计; Kriging模型; 贝叶斯层次模型; 变量筛选; 统计检验