我正在处理一个未复制的因子设计。我有一些说明性示例，但我需要模拟一些未复制的因子设计。我不知道如何使用以及使用什么。可以处理这个吗？$R$

例如，我想分析一个只有一次运行和 15 个对比我有一个响应列。我想比较一下文献中的一些方法，看看哪种方法能更好地检测到主动效果。因此，我将主动效果设置为具有相同的大小，并且我想相同的误差响应向量。我的真实模型有四个主动效果，我想响应向量。但我不知道如何使用 R 生成这样的数据。$2^{4}$$1.5\sigma$$100$$\mathcal N(0 ,1)$$100$$y=3+1.5A+1.5B+1.5C+1.5BC$

谢谢你的回复。在我在这里看到你的答案之前，我只是写了一个简单的代码。我想，我需要积累更多的 R 知识。无论如何，这里是：

个因子且因子效应（主效应和交互作用）的非重复因子设计的分析，一般采用以下模型$k$$p=2^{k}-1$

所以，首先我介绍了我的符号表，用于所谓的主动效应和$2^{4}$$\beta$

符号表由行（运行）和列（与一般平均值对比）组成。

然后，我创建了我的回归方程，其中包含活跃效应的大小和剩余非活跃效应的零点。例如，我的模拟模型是。 $y=3+1.5A+1.5B+1.5C+1.5BC$

然后，我运行下面的代码

x=read.csv("sign2.txt", header=TRUE)
sign= as.matrix(x)
is.matrix(sign)

y=read.csv("beta2.txt", header=TRUE)
beta= as.matrix(y)
is.matrix(beta)

signt=t(sign)

bs=t(beta %*% signt)

epsilon=matrix( rnorm(16*1,mean=0,sd=1), 16, 1) 

response=bs+epsilon

然而，不幸的是，它只用于一个模拟。我将放置一个循环命令来运行模拟 n 次。