A scalar model output Y is assumed

A scalar model output Y is assumed to depend deterministically on a set of stochastically independent input vectors
of different dimensions. The composition of the variance of Y is considered; variance components of particular relevance
for uncertainty analysis are identified. Several analysis of variance designs for estimation of these variance components
are discussed. Classical normal-model theory can suggest optimal designs. The designs can be implemented with various
sampling methods: ordinary random sampling, latin hypercube sampling and scrambled quasi-random sampling. Some
combinations of design and sampling method are compared in two small-scale numerical experiments. @ 1999 Elsevier
Science B.V

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแสดงผลแบบสเกลา Y จะสันนิษฐาน deterministically พึ่งชุดเวกเตอร์อินพุทอิสระ stochasticallyของมิติต่าง ๆ ถือว่าเป็นองค์ประกอบของความแปรปรวนของ Y ส่วนประกอบความแปรปรวนของเกี่ยวข้องใดสำหรับการวิเคราะห์ความไม่แน่นอนที่ระบุ ออกแบบการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายสำหรับการประเมินส่วนประกอบเหล่านี้ต่างมีการกล่าวถึง ทฤษฎีคลาสสิกรุ่นปกติสามารถแนะนำออกแบบที่ดีที่สุด การออกแบบที่สามารถดำเนินการกับวิธีการสุ่มตัวอย่าง: สุ่มธรรมดา ละตินวิวว์สุ่มตัวอย่าง และสุ่มกึ่งกวน บางมีการเปรียบเทียบชุดของวิธีการออกแบบและการสุ่มตัวอย่างในการทดลองตัวเลขขนาดเล็กสอง @ 1999 Elsevierวิทยาศาสตร์ B.V

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบสเกลาร์เอาท์พุท Y จะถือว่าขึ้นอยู่ deterministically ในชุดของเวกเตอร์การป้อนข้อมูลที่เป็นอิสระ stochastically
ของมิติที่แตกต่างกัน องค์ประกอบของความแปรปรวนของ Y จะถือว่า; องค์ประกอบความแปรปรวนของความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
สำหรับการวิเคราะห์ความไม่แน่นอนจะมีการระบุ วิเคราะห์หลายของการออกแบบความแปรปรวนของการประมาณค่าองค์ประกอบความแปรปรวนเหล่านี้
จะกล่าวถึง ทฤษฎีคลาสสิกปกติรุ่นสามารถแนะนำการออกแบบที่ดีที่สุด การออกแบบที่สามารถดำเนินการกับต่าง ๆ
วิธีการสุ่มตัวอย่าง: การสุ่มแบบธรรมดาสุ่มตัวอย่าง hypercube ละตินและสัญญาณรบกวนการสุ่มตัวอย่างกึ่งสุ่ม บางคน
อยู่รวมกันของการออกแบบและวิธีการสุ่มตัวอย่างจะเปรียบเทียบในสองการทดลองตัวเลขขนาดเล็ก @ 1999 Elsevier
BV วิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบเอาต์พุต Y ถูกสมมติขึ้นด้าน deterministically บนชุดของ stochastically อิสระข้อมูลเวกเตอร์ของมิติที่แตกต่างกัน องค์ประกอบของความแปรปรวนและถือว่าเป็น องค์ประกอบความแปรปรวนของความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะการวิเคราะห์ความไม่แน่นอนจะระบุ การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายแบบประมาณค่าส่วนประกอบความแปรปรวนเหล่านี้จะกล่าวถึง ทฤษฎีแบบคลาสสิกแบบปกติสามารถแนะนำที่ดีที่สุด การออกแบบที่สามารถดำเนินการต่าง ๆตัวอย่างวิธีสุ่มแบบธรรมดา ลาตินไฮเพอร์คิวบ์ ( กวนโดยวิธีการสุ่มอย่างง่าย บางชุดของการออกแบบและวิธีสุ่มตัวอย่างเปรียบเทียบใน 2 การทดลองเชิงตัวเลขขนาดเล็ก @ 1999 สวิทยาศาสตร์ 5 พ.