Optimal Crossover Designs for Comparing Mixed Carryover Effects
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we consider a variant of the traditional noncircular model for crossover designs. Instead of assuming that ea.Ch treatment - applied to an experimental unit imparts the same carryover effect regardless of the treatment applied to the next period on the same unit, we consider the model which assumes two types of carryover effects that extend from a period to the next period. One type is called self carryover effect when a treatment is followed by itself in the next period on the same unit and the other type is called mixed carryover effect when a treatment is followed by any other treatment in the next period. Such models are useful in sensory trials. Efficient estimation and testing of the direct treatment effects (imparted by the treatment itself on the experimental unit of application) as well as the carryover effects under different models are of interest to the practitioners from application and model building point of view and have been addressed by many researchers. In the present article the problem of identification of optimal designs for the estimation of the mixed carryover effects has been taken up. It is shown that under the self and mixed carryover model generalised Patterson's balanced designs (termed also totally balanced designs in the literature}, which are known to be universally optimal for the estimation of the direct treatment effects are also universally optimal for the estimation of the mixed carryover effects provided that the number of periods exceeds two. AMS (2000} Subject Classification : 62K05.
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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 | 0,073 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».