皮埃尔·德鲁伊谢;沃尔特·廷森 空间干涉模型的高效循环邻域设计。 (英语) 兹比尔1236.62088 J.统计计划。推断 142,第5期,1161-1169(2012). 摘要:当同一区块的相邻地块之间存在双侧空间干扰时,我们考虑将圆形区块设计用于现场试验。感兴趣的参数是总效应,即处理的直接效应和相邻效应的总和,对应于整个领域中单一处理的使用。我们确定普遍最优近似设计。当块的数量可能很大时,我们提出了由单个处理序列生成的高效精确设计。我们还给出了通常的二进制块邻居平衡设计的效率因子,当块的数量很小时可以使用这些设计。 引用于7文件 理学硕士: 62K10型 统计块设计 62K05美元 最佳统计设计 62H11型 定向数据;空间统计学 关键词:近似设计;优化设计;总效应;普适最优性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Druilhet}和\textit{W.Tinsson},J.Stat.Plann。推断142,No.5,1161--1169(2012;Zbl 1236.62088) 全文: 内政部 哈尔 参考文献: [1] Bailey,R.A。;Druilhet,P.,《总效应邻域平衡设计的最优性》,《统计年鉴》,32,4,1650-1661(2004)·Zbl 1045.62074号 [2] 贝萨格,J。;Kempton,R.A.,《使用相邻地块进行田间试验的统计分析》,《生物计量学》,第42期,第231-251页(1986年)·Zbl 0658.62129号 [3] Druilhet,P.,邻域平衡设计的最优性,统计规划推断杂志,81,1,142-152(1999)·Zbl 0939.62076号 [4] Druilhet,P.,实验设计中的最优条件,线性代数及其应用,388147-157(2004)·Zbl 1065.62133号 [5] Druilhet,P。;Tinsson,W.,部分交互模型的最佳交叉设计,Biometrika,96,677-690(2009)·Zbl 1437.62446号 [6] 菲利皮亚克。;Markiewicz,A.,相关观测的循环邻域平衡设计的最优性和效率,Metrika,61,1,17-27(2005)·Zbl 1062.62136号 [7] Gaffke,N.,线性回归中偏参数估计的设计最优性和可容许性的进一步表征,《统计学年鉴》,15,3,942-957(1987)·Zbl 0649.62070号 [8] Kempton,R.A.,野外实验中的空间方法,生物统计公报,2,4-5(1985) [9] Kempton,R.A.,《地块之间的干扰》(Kempton、R.A.;Fox,P.N.,《植物品种评估的统计方法》(1997),查普曼和霍尔:查普曼与霍尔伦敦),101-116 [10] Kiefer,J.,广义Youden设计的构造和优化,(《统计设计和线性模型调查》,科罗拉多州立大学国际研讨会论文集,科罗拉多州柯林斯堡,1973年(1975年),北荷兰:北荷兰阿姆斯特丹),333-353·Zbl 0313.62057号 [11] Kunert,J.,《线性模型的优化设计和精化及其在重复测量设计中的应用》,《统计学年鉴》,11,1,247-257(1983)·Zbl 0522.62054号 [12] Kunert,J.,《圆形结构的干涉设计》(Kunert、J.;Trenkler,G.,《数理统计及其在生物测定中的应用》(2001),EUL Verlag),第355-368页 [13] 库内特,J。;Martin,R.J.,《关于干扰模型最优设计的确定》,《统计年鉴》,28,6,1728-1742(2000)·Zbl 1103.62358号 [14] Kushner,H.B.,《最优重复测量设计:线性最优方程》,《统计学年鉴》,第25、6、2328-2344页(1997年)·兹伯利0894.62088 [15] McGilchrist,C.A。;特伦巴斯,B.R.,《竞争实验的修订分析》,《生物统计学》,27659-671(1971) [16] Pukelsheim,F.,《实验的优化设计》(Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics:概率与数理统计(1993),John Wiley&Sons Inc.:John Willey&Sons Inc New York)·兹比尔0845.62052 [17] 沙阿·K·R。;Sinha,B.K.,《优化设计理论》(1989年《统计学讲义》,施普林格出版社:纽约施普林格)·Zbl 0691.62067号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。