Monotone response surface of multi-factor condition: estimation and Bayes classifiers.
Monotone response surface of multi-factor condition: estimation and Bayes classifiers.
复制标题
多因素条件下的单调响应面：估计和贝叶斯分类器。
DOI：
10.1093/jrsssb/qkad014
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Diaz,KeithM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheung,YingKuen;Diaz,KeithM
我们将多因素单调响应面的估计表示为偏序分类器集成迭代的逆。每个集成(称为独立概率提升乘积(PIPE)分类器)是贝叶斯分类器在受限空间上的投影。我们证明了管道分类器逆(IPIPE)的存在，并提出了通过减少优化空间来有效计算IPIPE的算法。这些方法应用于表面尺寸高于等张回归文献通常认为的表面尺寸的分析和模拟环境中。仿真结果表明，基于IPIPE的可信区间达到名义覆盖概率，且比无约束估计更精确。
We formulate the estimation of monotone response surface of multiple factors as the inverse of an iteration of partially ordered classifier ensembles. Each ensemble (called product-of-independent-probability-escalation (PIPE)-classifiers) is a projection of Bayes classifiers on the constrained space. We prove that the inverse of PIPE-classifiers (iPIPE) exists, and propose algorithms to efficiently compute iPIPE by reducing the space over which optimisation is conducted. The methods are applied in analysis and simulation settings where the surface dimension is higher than what the isotonic regression literature typically considers. Simulation shows that iPIPE-based credible intervals achieve nominal coverage probability and are more precise compared to unconstrained estimation.
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