Split-plot experiments are appropri

Split-plot experiments are appropriate when some factors are more difficult and/or expensive to change than others. They require two levels of randomization resulting in a non-independent error structure. The design of such experiments has garnered much recent attention, including work on exact D-optimal split-plot designs. However, many of these procedures rely on the a priori assumption that the form of the regression function is known. We relax this assumption by allowing a set of model forms to be specified, and use a scaled product criterion along with an exchange algorithm to produce designs that account for all models in the set. We include also a generalization which allows weights to be assigned to each model, though they appear to have only a slight effect. We present two examples from the literature, and compare the scaled product designs with designs optimal for a single model. We also discuss a maximin alternative.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดลองแยกพล็อตไม่เหมาะสมเมื่อมีปัจจัยบางอย่างยากมากขึ้น หรือการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ พวกเขาต้องการระดับสองของสุ่มเกิดในโครงสร้างอิสระไม่ใช่ข้อผิดพลาด ออกแบบการทดลองดังกล่าวได้รวบรวมความสนใจมากล่า รวมถึงงานออกแบบแยกจุด D ที่ดีที่สุดแน่นอน อย่างไรก็ตาม หลายขั้นตอนเหล่านี้พึ่ง priori มีสมมติฐานที่เป็นที่รู้จักรูปแบบของการทำงานถดถอย เราให้ชุดแบบฟอร์มต้องระบุสมมติฐานนี้ผ่อนคลาย และใช้เกณฑ์อัตราผลิตภัณฑ์พร้อมกับอัลกอริทึมในการแลกเปลี่ยนการผลิตแบบบัญชีนั้นทุกรุ่นในชุด เรายังมีลักษณะทั่วไปซึ่งช่วยให้น้ำหนักจะกำหนดให้กับแต่ละรุ่น แม้ว่าพวกเขาจะมีผลกระทบเล็กน้อยเท่านั้น เรานำเสนอตัวอย่างจากวรรณคดี และเปรียบเทียบการออกแบบผลิตภัณฑ์เปลี่ยนขนาด ด้วยการออกแบบที่เหมาะสมสำหรับรูปแบบเดียว นอกจากนี้เรายังกล่าวถึงทางเลือก maximin

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดลองแยกพล็อตที่มีความเหมาะสมเมื่อปัจจัยบางอย่างเป็นเรื่องยากมากขึ้นและ / หรือมีราคาแพงมีการเปลี่ยนแปลงกว่าคนอื่น ๆ พวกเขาจำเป็นต้องใช้สองระดับของการสุ่มส่งผลให้โครงสร้างของข้อผิดพลาดที่ไม่เป็นอิสระ การออกแบบการทดลองดังกล่าวได้รับความสนใจมากเมื่อเร็ว ๆ นี้รวมถึงการทำงานที่แน่นอนเกี่ยวกับ D-ที่ดีที่สุดการออกแบบแยกพล็อต อย่างไรก็ตามหลายขั้นตอนเหล่านี้พึ่งพาเบื้องต้นสันนิษฐานว่ารูปแบบของฟังก์ชั่นการถดถอยเป็นที่รู้จักกัน เราผ่อนคลายสมมติฐานนี้โดยการอนุญาตให้ชุดของรูปแบบรูปแบบที่จะมีการระบุและใช้เกณฑ์การปรับขนาดสินค้าพร้อมกับขั้นตอนวิธีการแลกเปลี่ยนการผลิตการออกแบบที่บัญชีสำหรับทุกรุ่นในชุด เรายังรวมถึงลักษณะทั่วไปซึ่งจะช่วยให้น้ำหนักที่จะได้รับมอบหมายให้แต่ละรุ่นแม้ว่าพวกเขาดูเหมือนจะมีเพียงผลกระทบเล็กน้อย เรานำเสนอตัวอย่างที่สองจากวรรณกรรมและเปรียบเทียบปรับขนาดการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่มีการออกแบบที่ดีที่สุดสำหรับรูปแบบเดียว นอกจากนี้เรายังหารือเกี่ยวกับทางเลือกที่ Maximin

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แยกแปลงทดลองที่เหมาะสมเมื่อปัจจัยบางอย่างยากที่จะเปลี่ยนแปลง และ / หรือ แพง กว่าคนอื่น ๆ พวกเขาต้องการสองระดับของการใช้ผลในข้อผิดพลาดที่ไม่อิสระ โครงสร้าง การออกแบบการทดลองดังกล่าวได้รับความสนใจมากเมื่อเร็ว ๆนี้ รวมถึงการทำงานที่แน่นอน d-optimal Split plot แบบ อย่างไรก็ตาม หลายขั้นตอนเหล่านี้พึ่งพา priori ข้อสมมติว่า รูปแบบของฟังก์ชันการเป็นที่รู้จัก เราผ่อนคลายสมมติฐานนี้ โดยให้ชุดรูปแบบรูปแบบการระบุและใช้ผลิตภัณฑ์ปรับเกณฑ์ตามขั้นตอนวิธีการแลกเปลี่ยนเพื่อผลิตงานออกแบบที่บัญชีสำหรับทุกรุ่นในชุด เรายังมีนัยทั่วไปซึ่งจะช่วยให้น้ำหนักที่ได้รับมอบหมายให้แต่ละรุ่น แม้ว่าพวกเขาจะปรากฏให้มีเพียงเล็กน้อย ผล เรานำเสนอสองตัวอย่างจากวรรณกรรม และเปรียบเทียบปรับออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยการออกแบบที่เหมาะสมสำหรับรูปแบบเดียว นอกจากนี้เรายังหารือเกี่ยวกับแมกซิมินทางเลือก