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统一的投影设计。 (英语) Zbl 1417.62226号

计算机或物理实验通常涉及大量因素。拉丁超立方体设计(LHD)在这种情况下非常流行。如果大量因素中只有少数是有效的,那么具有良好投影特性的设计是可取的。不幸的是,LHD可能在较低维度上有不良投影。相关文献中有一些建议来克服这一缺点,例如通过改进空间填充特性和考虑其他标准,如正交性或最大距离标准。本文作者通过关注投影均匀性,提出了一种新的标准,称为均匀投影标准。均匀投影设计在距离、均匀性和正交性方面具有良好的空间填充特性。给出了一些理论结果,例如,极大极小等距设计是均匀投影设计。构造了一类基于良好格点设计的渐近最优均匀投影设计。结果应用于多药物联合实验。

MSC公司:

62K15型 因子统计设计
62K05美元 最佳统计设计
05年11月15日 正交数组、拉丁方块、房间方块
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参考文献:

[1] Al-Shyoukh,I.、Yu,F.、Feng,J.、Yan,K.、Dubinett,S.、Ho,C.M.、Shamma,J.S.和Sun,R.(2011)。多种信号诱导的细胞反应的系统定量表征。BMC系统。生物学5 88。
[2] Ba,S.、Myers,W.R.和Brenneman,W.A.(2015)。最佳切片拉丁超立方体设计。技术计量57 479-487。
[3] Fang,K.-T.,Li,R.和Sudjianto,A.(2006)。计算机实验设计与建模。Chapman&Hall/CRC,佛罗里达州博卡拉顿·Zbl 1093.62117号
[4] Fang,K.-T.和Mukerjee,R.(2000)。二级阶乘正则分数中均匀性和畸变之间的联系。生物特征87 193-198·Zbl 0974.62059号 ·doi:10.1093/biomet/87.1.193
[5] Fang,K.-T.,Lin,D.K.J.,Winker,P.和Zhang,Y.(2000)。制服设计:理论与应用。技术计量42 237-248·Zbl 0996.62073号 ·doi:10.1080/00401706.2000.10486045
[6] He,Y.,Cheng,C.-S.和Tang,B.(2018)。强度二加的强正交数组。统计年鉴46 457-468·兹比尔1395.62234 ·doi:10.1214/17-AOS1555
[7] He,Y.和Tang,B.(2013)。计算机实验用强正交数组和相关的拉丁超立方体。生物特征100 254-260·Zbl 1284.62487号 ·doi:10.1093/biomet/ass065
[8] He,Y.和Tang,B.(2014)。强度为三的强正交阵列的特征。《统计年鉴》42 1347-1360·Zbl 1306.62188号 ·doi:10.1214/14-AOS1225
[9] Hickernell,F.J.和Liu,M.Q.(2002)。统一设计限制了混叠。生物特征89 893-904·Zbl 1036.62060号 ·doi:10.1093/biomet/89.4.893
[10] Johnson,M.E.、Moore,L.M.和Ylvisaker,D.(1990年)。最小和最大距离设计。J.统计。计划。推断26 131-148。
[11] Joseph,V.R.、Gul,E.和Ba,S.(2015)。计算机实验的最大投影设计。生物计量学102 371-380·Zbl 1452.62593号 ·doi:10.1093/biomet/asv002
[12] Joseph,V.R.和Hung,Y.(2008)。正交极大极小拉丁超立方体设计。统计师。中国18 171-186·Zbl 1137.62050号
[13] Kleijnen,J.P.(2017)。模拟实验的设计与分析:教程。《建模与仿真进展》(A.Tolk、J.Fowler、G.Shao和E.Yucesan编辑)135-158。纽约州施普林格。
[14] Liang,Y.Z.,Fang,K.T.和Xu,Q.S.(2001)。均匀设计及其在化学和化学工程中的应用。化学。智力。实验室系统58 43-57。
[15] Lin,C.D.和Tang,B.(2015)。拉丁超立方体和填充空间设计。《实验设计与分析手册》(A.Dean、M.Morris、J.Stufken和D.Bingham编辑)593-625。CRC出版社,佛罗里达州博卡拉顿·Zbl 1352.62128号
[16] Ma,C.-X.,Fang,K.-T.和Lin,D.K.J.(2003)。关于均匀性和正交性的注释。J.统计。计划。推断113 323-334·Zbl 1039.62072号 ·doi:10.1016/S0378-3758(01)00293-2
[17] Moon,H.、Dean,A.和Santner,T.(2011年)。生成极大拉丁超立方体和正交设计的算法。《统计理论与实践》第5卷第81-98页·Zbl 05902637号 ·doi:10.1080/15598608.2011.10412052
[18] Moon,H.、Dean,A.M.和Santner,T.J.(2012年)。计算机实验中基于两阶段敏感性的群体筛选。技术计量54 376-387·doi:10.1080/00401706.2012.725994号
[19] Ning,S.、Xu,H.、Al-Shyoukh,I.、Feng,J.和Sun,R.(2014)。基于Hill的响应面模型在肺癌药物联合实验中的应用。统计医学33 4227-4236。
[20] Owen,A.B.(1994年)。拉丁超立方体样本的控制相关性。J.Amer。统计师。协会89 1517-1522·兹伯利0813.65060 ·doi:10.1080/01621459.1994.10476891
[21] Santner,T.J.、Williams,B.J.和Notz,W.I.(2003)。计算机实验的设计与分析。纽约州施普林格·Zbl 1041.62068号
[22] Sun,F.和Tang,B.(2017年)。正交拉丁超立方体的一般旋转方法。生物特征104 465-472·Zbl 1506.62355号
[23] Sundaram,R.K.(1996)。优化理论第一课程。剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0885.90106号
[24] Tang,B.(1993)。基于正交数组的拉丁超立方体。J.Amer。统计师。协会88 1392-1397·Zbl 0792.62066号 ·doi:10.1080/01621459.1993.10476423
[25] Tang,B.(1998年)。使用相关标准选择拉丁超立方体。统计。Sinica8 965-977年·Zbl 0905.62065号
[26] Tang,Y.,Xu,H.和Lin,D.K.J.(2012)。统一分数阶乘设计。统计年鉴40 891-907·Zbl 1274.62505号 ·doi:10.1214/12-AOS987
[27] 制服设计网站。http://www.math.hkbu.edu.hk/UniformDesign/。
[28] Wang,L.,Xiao,Q.和Xu,H.(2018)。基于良好格点设计的最优极大极小距离拉丁超立方体设计。统计年鉴46 3741-3766·Zbl 1411.62238号 ·doi:10.1214/17-AOS1674
[29] Wang,Y.,Yang,J.和Xu,H.(2018)。关于最大距离设计和正交设计之间的联系。生物特征105 471-477。DOI:10.1093/biomet/asy005·Zbl 07072426号
[30] 威廉姆斯·E·J(1949)。实验设计平衡了治疗残余效果的估计。澳大利亚。科学杂志。研究,序列。A2 149-168。
[31] Woods,D.C.和Lewis,S.M.(2016)。筛选实验设计。《不确定度量化手册》(R.Ghanem、D.Higdon和H.Owhadi编辑)1143-1185。纽约州施普林格。
[32] Xiao,Q.和Xu,H.(2017)。最大距离拉丁方的构造和相关拉丁超立方体设计。生物特征104 455-464·Zbl 1506.62357号
[33] Xiao,Q.和Xu,H.(2018)。通过水平排列和展开构造最大距离设计。统计师。西尼卡。28 1395-1414. ·Zbl 1394.62109号
[34] 叶克强(1998)。正交柱拉丁超立方体及其在计算机实验中的应用。J.Amer。统计师。协会93 1430-1439·Zbl 1064.62553号 ·doi:10.1080/01621459.1998.10473803
[35] Zhou,Y.-D.和Xu,H.(2014)。填充空间的部分因子设计。J.Amer。统计师。协会109 1134-1144·Zbl 1368.62232号 ·doi:10.1080/01621459.2013.873367
[36] Zhou,Y.和Xu,H.(2015)。良好格点集的空间填充特性。生物特征102 959-966·Zbl 1372.62036号 ·doi:10.1093/biomet/asv044
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