Orthogonal-array composite minimaxloss designs for third-order models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Missing observations that occur during experiments constitute a major source of error in experimental results. Therefore, robust designs are chosen to avoid or reduce the impact of these missing observations. In this work, the effects of one missing observation in various design portions on the precision of parameter estimates and maximum prediction variance of third-order orthogonal-array composite designs (OACDs) are examined. This is done for 4 ≤ k ≤ 8 factors using 1 ≤ nc ≤ 5 center points at different distances of a non-zero coordinate (i.e., values of α). Based on the structure of third-order OACDs, the orthogonal-array composite minimaxloss designs (OACMDs) in the presence of missing observations are constructed. The newly constructed OACMDs are compared with the existing OACDs based on relative A-, D-, and G-efficiency values and generalized scaled-standard deviation (GSD). The results show that missing a factorial and axial point has a significant effect on OACDs, while missing a center point has little or no effect on the precision of the parameter estimates and maximum prediction variance. OACMDs generally perform better than OACDs in terms of A-, D-, and G-efficiency values and GSD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle