On the Behaviour of D-Optimal Exact Designs Under Changing Regression Polynomials
Notice bibliographique
Résumé
The behaviour of D-optimal exact designs for first order polynomial models under changing regression polynomials is considered. The polynomials, some of which are with or without intercept or with or without interactive term, are defined on design regions that are supported by the points of the Circumscribed Central Composite Design. The best N-point D-optimal exact design for the intercept model (model 1), is the same as the best N-point D-optimal design for the no-intercept model (model 3). Similarly, the best N-point D-optimal design for the intercept model (model 2) is the same as the best N-point D-optimal design for the no-intercept model (model 4), as measured by the determinant values, D-efficiencies, G-efficiencies and Condition numbers. Other N-point designs constructed using the no-intercept models had better determinant values than their corresponding intercept models. The condition numbers indicate that for model 1, the 4-point D-optimal design is orthogonal. For model 2, the 2-point D-optimal exact design and the 4-point D-optimal exact designs are orthogonal. For model 3, the 4-point D-optimal exact design is orthogonal and for model 4, the 4-point D-optimal exact design is orthogonal. Other N-sized designs show less orthogonality. The Equivalence of D-optimality and G-optimality criteria is established for the 4-point design under model 1, for the 2-point and 4-point designs under model 2, for the 4-point design under model 3 and for the 4-point design under model 4.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».