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生成最优二级实验设计的算法框架

作者

上市的：
  • Palhazi Cuervo，丹尼尔
  • 彼得·古斯
  • 肯尼思·索伦森

摘要

在不可能完全随机的情况下，广泛使用双层实验。在一些实验场景中，存在一些限制条件，限制了在均匀条件下可以进行的观测数量。在其他情况下，有些因素的水平很难或很难改变。在这两种情况下，有必要将观察结果安排在不同的组中。此外，重要的是，所进行的分析说明了由于各组之间的差异而导致的响应变量的变化。设计此类实验的最常见策略是考虑大小相等的组。组数和每组观察数通常由限制实验场景的约束条件定义。然而，有人认为，这些约束条件并不定义设计本身，而应仅视为上限。选择组的数量和每组观察的数量不仅要满足实验约束，还要最大限度地提高实验质量。提出了一种生成两级实验最优设计的算法框架，其中组数和每组观察数仅受上限限制。计算结果表明，设计生成过程中的这种额外灵活性可以显著提高实验质量。此外，结果还表明，最优设计的分组配置取决于两级实验的特点，即实验类型、待估计模型和考虑的最优准则。这是一个有力的论据，支持使用算法技术，该技术不仅能够识别每个实验运行的最佳工厂级配置，还能够识别最佳分组配置。

建议引用

  • Palhazi Cuervo，Daniel&Goos，Peter&Sörensen，Kenneth，2017年。"生成最优二级实验设计的算法框架,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第115卷（C），第224-249页。
    • 手柄：RePEc:eee:csdana:v:115:y:2017:i:c:p:224-249
    DOI:10.1016/j.csda.2017.06.006
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    文件URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947317301457
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    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    1. Smucker、Byran J.和Castillo、Enrique del和Rosenberger、James L.，2012年。"劈裂试验的模型半身像设计,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第56卷（12），第4111-4121页。
    2. 桑博（Sambo）、弗朗西斯科（Francesco）和博罗蒂（Borrotti）、马特奥（Matteo）和米洛纳（Mylona）、卡利奥皮（Kalliopi），2014年。"分裂槽实验D-和I-最优设计的坐标交换两阶段局部搜索算法,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第71卷（C），第1193-1207页。
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    7. 布拉德利·琼斯和彼得·古斯，2009年。"分裂-分裂图实验的D-最优设计,"生物特征《Biometrika信托》，第96卷（1），第67-82页。
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