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Optimal experimental designs when an independent variable is potentially censored

机译:当可能对自变量进行检查时的最佳实验设计

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摘要

This paper considers the problem of constructing optimal approximate designs when an independent variable might be censored. The problem is which design should be applied in practice to obtain the best approximate design when a censoring distribution is assumed known in advance. The approach for finite or continuous design spaces deserves different attention. In both cases, equivalent theorems and algorithms are provided in order to calculate optimal designs. Some examples illustrate this approach for D-optimality.
机译:本文考虑了可能审查自变量时构造最佳近似设计的问题。问题在于,当假设事先知道检查分配时,应在实践中应用哪种设计以获得最佳的近似设计。有限或连续设计空间的方法值得关注。在这两种情况下,都提供了等效的定理和算法,以计算最佳设计。一些示例说明了这种D优化的方法。

著录项

  • 来源
    《Statistics》 |2011年第3期|p.143-154|共12页
  • 作者单位

    Department of Mathematics, Institute of Mathematics Applied to Science and Engineering, E.T.S.I. Industrials, University of Castilla-La Mancha, Avda. Camilo Jose Cela 3, Ciudad Real 13071, Spain;

    Department of History and Fundamentals of Economics, University of Salamanca, Plaza de los Caidos s, Salamanca 37008, Spain;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    approximate designs; censoring distribution; d-optimality; information matrix;

    机译:近似设计;审查分配;d-最优性信息矩阵;

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