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Drew P.库里。;约翰·D·杰克曼。;J.加布里埃尔·韦尔塔

风险适应优化实验设计。 （英语） Zbl 1493.62464号

SIAM/ASA J.不确定性。数量。 10, 687-716 (2022).
摘要：构建关键系统响应的精确统计模型通常需要大量的实验数据。不幸的是，物理实验往往是昂贵和耗时的。最佳实验设计决定了实验的“最佳”分配，与衡量假设统计模型某些重要方面估计能力的标准相关。虽然优化设计有大量的文献，但很少有研究人员开发出针对尾部统计的设计范式，如分位数。在本文中，我们引入了一个新的最优性准则，即R-最优性，它试图最小化与大预测方差相关的风险。R-最优准则概括了经典的I-和G-最优准则，可以根据利益相关者的风险偏好进行调整。我们讨论了当设计支持于有限个点时的数值方法。如果只有有限多个实验配置或设计空间离散化，就会发生这种情况。在后一种情况下，我们证明了随着设计点数量的增加，近似值的一致性。我们在各种数值例子中证明了R最优准则，包括使用最小二乘和分位数回归对多项式模型的校准，非线性Michaelis-Menten模型的校准，以及用于直接现场声学测试的麦克风放置&这是一种用于在振动环境中测试工程结构的技术，将其置于强烈的声压下。

MSC公司：

62克05 最佳统计设计
90立方厘米 随机规划
90C25型 凸面编程
90 C90 数学规划的应用
91G70型 统计方法；风险措施

关键词：

实验设计;优化设计;平均值风险;条件价值风险;风险措施;分布鲁棒优化;R-最优性;统计估计

软件：

ROL公司;伊波特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.P.Kouri}等人，SIAM/ASA J.不确定性。数量。10、687--716（2022年；Zbl 1493.62464）
全文： 内政部

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