四分量二阶可加混料模型的最优正交区组设计

对含过程变量的四分量二阶可加混料模型采用两个正交区组设计，在Ｄ－最优准则下给出三个最优设计方案。

可加混料模型参数估计 A-最优正交区组设计

对于含有过程变量的二阶可加混料模型，研究了参数估计的Ａ－最优正交区组设计．借助计算机求解非线性规划问题，一般地给出了ｑ分量二阶可加混料模型的Ａ－最优正交区组设计．

可加混料模型参数估计E-最优正交区组设计

对于含有过程变量的二阶可加混料模型,研究了参数估计 E-最优正交区组设计.借助电子计算机解非线性规划问题,一般地给出 q 分量二阶可加混料模型参数估计 E-最优正交区组设计.

含过程变量混料试验的最优正交区组设计

对含过程变量的三分量Ｓｃｈｅｆ’ｅ正则多项式混料模型，分别在Ｅ—最优和Ａ—最优准则下给出了参数估计的最优正交区组设计丰富了文［１］的内容。

Becker混料模型参数估计的A－最优正交区组设计

对于含过程变量的三分量Ｂｅｃｋｅｒ混料模型（Ⅰ）和（Ⅱ），给出了参数估计的Ａ－最优正交区组设计．

简化Becker模型参数估计的D—最优正交区组设计

在含有过程变量的混料系统中,某些混料问题用通常采用的Scheff'e正则多项式[1]加过程变量来描述不够理想,为此,作者提出了简化Becker模型加过程变量模型,用此模型来描述一些问题。本文给出了三分量简化Becker模型(Ⅰ)和(Ⅱ)[9][1]加过程变量模型在两个正交区组上的D—最优试验设计,并且给出了这些结论的证明。.

线性——倒数混料模型参数估计E最优正交区组设计

对含过程变量的三分含下界约束的线性—倒数混料模型 ,研究了参数估计的 E最优正交区组设计 ,并应用最优化理论给出了 ε0 =0 .5～ 3.

线性—对数混料模型参数估计A最优正交区组设计

对含过程变量的三分量含约束的线性—对数混料模型 ,研究了其参数估计的 A—最优正交区组设计 ,并应用最优化理论给出了 ε=1～ 1

Becker齐次混料模型参数估计E-最优正交区组设计

对于含过程变量的 3分量 Becker齐次混料模型 ,给出了其参数估计 E-最优区组设计 ,并且给出了当混料分量含有下界约束的 E-最优正交区组设计。

Becker齐次混料模型Ⅱ参数估计E-最优正交区组设计

对含过程变量的三分量Becker齐次混料模型Ⅱ，给出了其E-最优正交区组设计，拓宽正交设计应用领域。

含过程变量的K模型最优正交区组设计

混料试验设计是研究混合物成份比例的试验设计,最优设计则是混料试验设计中重要的研究方向,其中以D-最优设计应用最为广泛.文中对K模型混料试验与最优准则进行介绍,对其含过程变量的3分量二阶K模型给出满足D-最优准则的正交区组设计,最后推广至q分量情形并证明.

可加混料模型参数估计的D-最优正交区组设计

对于含有过程变量的二阶可加混料模型,利用正交拉丁方,研究了其参数估计的D-最优正交区组设计,一般性地给出了q分量时的D-最优正交区组设计的谱点结构,并以此推广得到含有相同或不同下界约束时的最优正交设计的谱点。

穷举法寻找正交平衡区组设计

对试验次数较小的情形,我们可以运用穷举法来寻找其可能存在的正交平衡区组设计.这样做一方面可以尽可能多地找到正交平衡区组设计,另一方面也可以为今后我们构造试验次数较大的正交平衡区组设计奠定基础.本文最后给出了试验次数n=9以内的部分正交平衡区组设计.

正交平衡区组设计(OBBD)的一种构造方法及其统计分析——处理复杂系统的新思维系列之十五

本系列论文基于《多边矩阵理论》,由东方整体性思维所启迪,试图提供并完善一套从整体到局部处理复杂系统多指标问题、非均匀性问题、非线性问题的强有力的数学工具,并对其进行严格的理论推导和证明。作为系列论文的第十五篇,利用正交拉丁矩阵构造正交平衡区组设计(OBBD),并对正交平衡区组设计的试验因子和区组因子及其总体均值是否显著的问题进行统计分析。

含有过程变量Scheff'e多重线性多项式模型的D-最优区组设计

在含有过程变量的混料均合中,有时过程变量要取多个水平,模型要用Sehffe多重线性多项式模型.对于含有三水平过程变量的Scheff'e多重线性多项式附加过程变量模型,研究了参数估计的D 最优正交区组设计,并给出了这些结论的证明.

线性─对数混料模型参数估计D─最优区组设计

对含过程变量的三分量含下界约束的线性—对数混料模型，研究了参数估计的D—最优正交区组设计，并借助电子计算机给出了ε＝1％～10％的最优典型设计点．

广义正交表GL7（3^1 ；2^1 4^1）及其应用

定义了一种基于正交相遇平衡区组设计(或者广义正交表)的统计模型,给出了二次型统计量及数据的平方和分解,在此基础上进行了方差分析研究,最后,给出了广义正交表的应用实例.

广义正交试验中参数的最小二乘估计研究

定义了一种基于正交相遇平衡区组设计(或者广义正交表)的统计模型,给出了模型参数的最小二乘估计,进行了因素水平效应的研究,最后,给出了广义正交表的应用实例.

广义正交表相遇平衡性的等价条件

广义正交表是一种类似于正交表的新设计,其数据分析保持了正交表的优良性,即,各个因子的估计是无偏估计,并且方差达到最小,但试验次数大幅减少.相遇平衡性是广义正交表的两个平衡条件之一,也是正交相遇平衡区组设计必须满足的一个基本要求.利用矩阵象技术,给出了相遇平衡性的一个等价条件,借助于SAS软件可以方便快速的进行验证.

正交平衡区组设计统计分析模型的参数估计

正交平衡区组设计(或者广义正交表)的数据分析类似于正交拉丁方(或者正交表)的数据分析,但试验次数大幅减少.引入了相遇平衡区组设计矩阵象的概念,定义了一种基于正交相遇平衡区组设计(或者广义正交表)的统计分析模型,根据这个模型,推导得到了参数的最小二乘估计.