کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6870648 | 681394 | 2014 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Augmenting supersaturated designs with Bayesian D-optimality
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Augmenting supersaturated designs with Bayesian D-optimality Augmenting supersaturated designs with Bayesian D-optimality](/preview/png/6870648.png)
چکیده انگلیسی
A methodology is developed to add runs to existing supersaturated designs. The technique uses information from the analysis of the initial experiment to choose the best possible follow-up runs. After analysis of the initial data, factors are classified into one of three groups: primary, secondary, and potential. Runs are added to maximize a Bayesian D-optimality criterion to increase the information gained about those factors. Simulation results show the method can outperform existing supersaturated design augmentation strategies that add runs without analyzing the initial response variables.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 1147-1158
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 1147-1158
نویسندگان
Alex J. Gutman, Edward D. White, Dennis K.J. Lin, Raymond R. Hill,