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因析设计的一种最新最优设计理论及其应用
  • 项目名称：因析设计的一种最新最优设计理论及其应用
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：10871104
  • 申请代码：A0111
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：张润楚
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：南开大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

试验设计是统计学的基础部分，因子分析试验又是各类试验的基础，因析试验的最优设计准则、构造和分析是试验设计领域的核心研究问题。上世纪80年提出的MA准则是因析设计最优性理论的一个标志性成果。二十多年来这理论获得飞速发展，但仍存在许多未解决的基本问题。张润楚等(2008)针对存在的问题提出的 GMC理论便是继MA之后最优性理论的一个重要突破。该理论的开创性文章已经初步指明了该理论的意义。该项基金项目完成了该理论多项研究目标和内容，主要包括以下几个方面1．揭示了该理论是如何统一了现有的各种最优性理论的。2．深刻揭示了现有各类最优性准则的本质以及它们之间的关系以及相应各类最优设计各自的最优适应场合，GMC设计正好填补了过去对于大部分实际试验中因子具有不同重要性这一重要场合而缺乏最优设计的空白。3．完美地完成了二水平情形参数范围N/4

中文主题词： 因子分析设计;AENP模式;通用最小低阶混杂;分区组设计;裂区设计
结论摘要：

英文主题词Fractional design; Aliased Effect Number Pattern; General Minimum Lower Order Confounding; Blocked Design; Split-Plot Design

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
On construction of general minimum lower order confounding 2^{n-m} designs with N/4+1\le n \le 9N/32
Adaptive Nonparametric Comparison of Regression Curves
A cluster analysis selection strategy for supersaturated designs
General minimum lower order confounding designs: An overview and a construction theory
Compromise 4^m2^n plans with clear two-factor interactions
Split-plot designs with general minimum lower-order confounding
A note on Phllips (1991): “A constrained maximum likelihood approach to estimating switching r
Minimal sufficient confounding infortmation among main effects and two-factor interactions
Some results on fractional factorial split-plot designs with multi-level factors
General minimum lower order confounding in block designs using complementary sets
Maximal rank minimum aberration and doubling
Characterization of general minimum lower order confounding via complementary sets
Optimal blocking for two-level regular designs with multi block variables
Some results on two-level regular designs with general minimum lower order confounding
A trigonometric approach to quaternary code designs with application to one-eighth and one-sixteenth
A theory on constructing 2^{n-m} designs with general minimum lower-order confounding
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