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题名线性模型下二水平正规设计效应混杂的度量
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作者
李奥
李智
李智明
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机构
新疆大学数学与系统科学学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第5期757-771,共15页
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基金
国家自然科学基金(批准号:12061070)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(批准号:2021D01E13)资助。
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文摘
在线性模型中,试验设计效应之间的混杂会导致参数估计存在某种偏差.针对二水平正规设计,本文引入混杂指标集来度量这类偏差,并提出一种新方法来研究其性质,揭示它与别名效应数型、别名关系数及字长型之间的关系,得到了低阶效应混杂指标的计算公式以及最优设计存在的一些必要条件,并通过例子展示了所得到的理论结果.
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关键词
二水平正规设计
线性回归模型
别名矩阵
混杂指标数
别名效应数型
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Keywords
two-level regular design
linear regression model
alias matrix
confounding index
aliased component-number pattern
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分类号
O212.6
[理学—概率论与数理统计]
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题名二水平正规设计中主效应的混杂性质
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作者
米乃瓦尔·亚森
李智明
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机构
新疆大学数学与系统科学学院
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出处
《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》
CAS
2023年第2期175-183,共9页
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基金
国家自然科学基金“S水平正规及非正规设计的一般最小低阶混杂理论”(12061070)
新疆维吾尔自治区自然科学基金“因析设计的一般最小低阶混杂准则及性质”(2021D01E13),“多水平一般最小混杂设计的研究及应用”(2018Q011)。
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文摘
研究了二水平正规设计中主效应与其它各阶因子之间混杂指标集的计算公式,讨论它与别名矩阵、别名效应数型之间的关系,根据别名效应数型得到混杂指标集中重要元素的计算公式.通过表格列出在不同条件下的最优设计并进行比较.
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关键词
别名矩阵
混杂指标集
别名效应数型
二水平正规设计
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Keywords
alias matrix
confounding index pattern
aliased effect-number pattern
two-level regular designs
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分类号
O212.6
[理学—概率论与数理统计]
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题名具有较少整区因子的一般最小低阶混杂裂区设计的构造
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作者
刘艳丽
赵胜利
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机构
曲阜师范大学期刊中心
曲阜师范大学统计与数据科学学院
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出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2024年第6期1065-1072,共8页
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基金
国家自然科学基金(12171277)。
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文摘
裂区设计在工业试验中具有重要应用。一般最小低阶混杂(GMC)准则是选取最优裂区设计的准则之一,GMC准则下的最优裂区设计称为GMC裂区设计。目前为止,计算机辅助搜索是唯一的构造GMC裂区设计的方法,但是这种方法太耗费时间。本文提出了构造具有较少整区因子的GMC裂区设计的理论方法,利用这种新方法可以很容易地得到一类GMC裂区设计。
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关键词
因子设计
同构设计
别名效应数型
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Keywords
factorial design
isomorphic design
aliased effect number pattern
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
O212.6
[理学—概率论与数理统计]
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题名一类二水平正规设计估计容量的计算
- 4
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作者
阿孜娜·阿汗
李智明
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机构
新疆大学数学与系统科学学院
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2024年第5期100-109,共10页
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基金
国家自然科学基金(12061070)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01E13,2018Q011)。
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文摘
二水平正规设计的估计容量反映了包含所有主效应和部分重要二因子交互效应模型的个数.基于别名效应数型,提出一个新的方法来计算一类二水平逆耶茨序设计的估计容量.根据这类设计的构造形式和因子个数的奇偶性,分别得到了对应估计容量的显式表达,并通过表格列出16、32次试验二水平逆耶茨设计的部分估计容量.该方法能有效地解决此类估计容量的计算问题.
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关键词
二水平逆耶茨序设计
估计容量
别名效应数型
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Keywords
two-level inverse Yates-order designs
estimation capacity
aliased effect-number pattern
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分类号
O212.6
[理学—概率论与数理统计]
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题名一般最小低阶混杂设计的试验安排
被引量：1
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作者
周琦
罗佳玲
黄楚津
刘盼盼
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机构
天津财经大学统计学院
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出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2022年第7期1866-1876,共11页
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基金
国家自然科学基金(11971345,11501405,11601366,11701088)
天津市“131”人才工程
+1 种基金
天津市中青年骨干创新人才培养计划资助项目
天津市研究生科研创新项目(2021YJSS303)资助课题。
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文摘
为了更好地应用二水平因子试验估计试验者所关注的因子效应,一般最小低阶混杂(GMC)准则被提出并用于选取最优设计,称为GMC设计.文章旨在研究满足N/4+2≤n≤5N/16 GMC设计的试验安排问题,首先给出了满足N/4+2≤n≤5N/16的GMC2^(n-m)设计中各列根据因子别名效应数型排序的理论结果,然后讨论了在少数因子较为重要这一先验信息下,将这些重要因子安排到GMC设计列上的方法.
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关键词
因子别名效应数型
因子设计
一般最小低阶混杂
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Keywords
Factor aliased effect-number pattern
factorial design
general minimum lower order confounding
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分类号
O212.6
[理学—概率论与数理统计]
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