Compound optimality criteria and graphical tools for designs for prediction
Compound optimality criteria and graphical tools for designs for prediction
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用于预测设计的复合最优标准和图形工具
DOI：
10.1002/qre.3150
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发表时间：
2022
影响因子：
2.3
通讯作者：
De Oliveira H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
De Oliveira H
设计的预测能力是响应面方法中的一个重要问题。根据一个设计应该有几个理想的属性的论点，我们已经扩展了现有的复合设计标准，包括预测属性，允许区间预测。我们解释了响应差异的预测通常比响应本身的预测更有用，这导致了（IDP）$（I_DP）$-最优性准则的定义。这项工作还介绍了几个扩展现有的图形工具，检查预测性能的设计在整个区域的实验。两个例子说明的方法，一个立方和其他的球形区域。我们使用图形工具比较新的，经典的和标准的最优设计。
The prediction capability of a design is an important issue in response surface methodology. Following the line of argument that a design should have several desirable properties, we have extended an existing compound design criterion to include prediction properties, with interval predictions allowed for. We explain that predictions of differences in responses are often more useful than predictions of responses themselves, which leads to the definition of the (IDP)$(I_DP)$‐optimality criterion. The work also introduces several extensions of existing graphical tools for inspecting prediction performances of the designs in the whole region of experimentation. Two examples illustrate the methods, one for the cubic and the other for the spherical region. We compare the new, classical and standard optimum designs using the graphical tools.
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