A.N.多涅夫。 处理响应面探索中变量的错误。 （英语） Zbl 0993.62068号 Commun公司。统计、理论方法 29，编号9-10，2065-2077（2000）. 小结：本文涉及对从设计实验中获得的数据进行分析，在设计实验中，由于无法避免或测量变量水平的误差，实验设计无法完全按照计划执行。当研究者的主要兴趣在于为调查关系获得满意的响应面模型时，模型估计的精度对于成功的模型构建和准确预测响应至关重要。提出了一种迭代方法，估计变量在误差中的影响，并获得相关参数的有效加权最小二乘估计。 引用于5文件 MSC公司： 62K20型 响应面设计 62甲12 多元分析中的估计 关键词：伯克森模型;最小二乘估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.N.Donev}，Commun（公共）。统计，理论方法29，No.9-10，2065--2077（2000；Zbl 0993.62068） 全文： 内政部 参考文献： [1] 内政部：10.2307/2280676·Zbl 0040.22404号 ·doi:10.2307/2280676 [2] 内政部：10.2307/1266066·Zbl 0118.13805号 ·doi:10.2307/1266066 [3] DOI:10.1093/biomet/75.1.35·Zbl 0635.62068号 ·doi:10.1093/biomet/75.1.35 [4] Carroll R.J.，非线性模型中的测量误差（1995）·Zbl 0853.62048号 [5] 程长乐，带测量误差的统计回归（1999） [6] 内政部：10.1002/9780470316665·数字对象标识代码：10.1002/9780470316665 [7] Longford N.T.，随机系数模型（1993）·Zbl 0859.62064号 [8] 内政部：10.1080/00949658108810470·兹比尔0471.62064 ·网址：10.1080/00949658108810470 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。