Triple designs: un vistazo más cercano desde la función indicadora
Autores: Ou, Zujun; Zhang, Minghui; Li, Hongyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Triple designs: un vistazo más cercano desde la función indicadora
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método
Triplicación
Diseño
Factores
Resolución
Ortogonalidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Un método de triplicación para un diseño de tres niveles, que triplica tanto el tamaño de la ejecución como el número de factores del diseño inicial, ha sido propuesto para construir un diseño que pueda acomodar un gran número de factores combinando todas las posibles permutaciones de nivel de su diseño inicial. Basándose en el vínculo entre las funciones indicadoras de un diseño triple y su diseño inicial, las relaciones cercanas entre un diseño triple y su diseño inicial se construyen a partir de propiedades como la resolución y la ortogonalidad. Estos resultados teóricos presentan un vistazo más cercano a un diseño triple y proporcionan una base sólida para un diseño construido utilizando el método de triplicación, donde los diseños construidos tienen mejores propiedades, como alta resolución y ortogonalidad, y se recomiendan para su aplicación en temas de estadística de alta dimensión o experimentos a gran escala.
Descripción
Un método de triplicación para un diseño de tres niveles, que triplica tanto el tamaño de la ejecución como el número de factores del diseño inicial, ha sido propuesto para construir un diseño que pueda acomodar un gran número de factores combinando todas las posibles permutaciones de nivel de su diseño inicial. Basándose en el vínculo entre las funciones indicadoras de un diseño triple y su diseño inicial, las relaciones cercanas entre un diseño triple y su diseño inicial se construyen a partir de propiedades como la resolución y la ortogonalidad. Estos resultados teóricos presentan un vistazo más cercano a un diseño triple y proporcionan una base sólida para un diseño construido utilizando el método de triplicación, donde los diseños construidos tienen mejores propiedades, como alta resolución y ortogonalidad, y se recomiendan para su aplicación en temas de estadística de alta dimensión o experimentos a gran escala.