混水平列扩充设计的混偏差的下界

扩充设计作为一种新型的试验设计,近年来受到学者越来越广泛地关注.扩充设计包括初始设计与跟随设计两部分.在许多跟随设计中,在跟随阶段可以加入一些另外的2-水平或3-水平因子,因为它们在初始阶段可能被忽略但又十分重要.该文在均匀性准则下,给出了列扩充设计在混偏差下的解析表达式及相应的下界,列举了混偏差意义下的混水平列扩充近...     

混水平列扩充设计的均匀性

在许多工业应用中,通常分步应用跟随设计来考察输入(因子)和产出(响应)间的关系.在许多跟随设计中,在跟随阶段可以加入一些另外的两水平或三水平因子,因为它们在初始阶段可能被忽略但又十分重要.文章在均匀性准则下,提出了中心化L2-偏差意义下的混水平列扩充均匀设计,给出了列扩充设计在中心化L2-偏差下的解析表达式及相应的下界,其可作为搜索均匀设计的基准.进一步,具有一个附加区组因子的列扩充设计是均匀的当且仅当未加区组因子时的列扩充设计是均匀的.     

平均混合偏差下混水平设计的均匀性

基于因子的水平置换方法讨论了混水平设计在平均混合偏差准则下的均匀性,得到了平均混合偏差的一个新下界,并研究了其所有水平置换设计的平均混合偏差与广义字长型之间的解析联系.从数值结果上表明该下界是可达的,且利用投影的方式可获得平均混合偏差下高效率的混水平设计.     

两水平U-型设计的扩大设计在投影加权对称偏差下的均匀性

均匀设计以其稳健和使用方便、灵活的特性而广受欢迎.为获得实验目标区域内散布均匀的设计点集,不同的均匀度量标准相继被提出.目前被广泛应用的有中心化L₂-偏差、可卷型L₂-偏差、混合偏差等.对称化L₂-偏差具有更好的几何性质,但受限于投影均匀性差的缺陷,使用范围十分有限.为了改进对称化L₂-偏差的低维投影均匀性,基于指数加权方式的投影加权对称化L₂-偏差的概念被提出,加权后的对称化L₂-偏差既能保留原偏差的各种优良性质,同时有效克服原来的缺陷并有更优异的表现.折叠翻转是构造因子设计时非常有用的技巧.本文利用投影加权对称偏差来作为评价折叠翻转方案的最优性准则,得到了两水平U-型设计在一般折叠翻转方案下扩大设计的投影加权对称偏差的下界,该下界可以作为寻找最优折叠翻转方案的基准.     

均匀设计抽样的偏差

该文证明了均匀设计抽样点集的偏差为O（n－1（lnn）d），另外也证明了随机化均匀设计点集的偏差有同样的阶．最后进行了随机模拟．     

关于最小偏差LH设计

:本文对 LH设计编差的计算进行了研究 ,并得到了 LH设计偏差的下界 ,对寻求整体最优 LH设计进行了讨论     

混水平均匀设计的构造

我们用离散偏差来度量部分因子设计的均匀性,本文的目的在于寻找一些构造混水平均匀设计的方法,这些方法比文献中已有的方法更简单且计算成本更低.我们得到了离散偏差的一个下界,如果一个U 型设计的离散偏差值达到这个下界,那么该设计是—个均匀设计.我们建立了均匀设计与组合设计理论中一致可分解设计之间的联系.通过一致可分解设计,我们提出了一些构造均匀设计的新方法,同时也给出了许多均匀设计存在的无穷类.     

U-型设计的对称化L2-偏差的下界

均匀设计是部分因子设计的主要方法之一,已被广泛地应用于工业生产、系统工程、制药及其他自然科学中.各种偏差被用来度量部分因子设计的均匀性,其关键的问题是寻找一个精确的偏差下界,因为它可以作为衡量设计均匀性的标准.该文给出了4水平对称U-型设计的对称化L2-偏差的下界,以及2、3混水平和2、4混水平非对称U-型设计的对称化L2-偏差的下界.     

群体偏差映射的扩展理性条件

对于文[1]引进的群体偏差映射，本文给出了与K．O．May和A．K．Sen关于序数型理性条件相应的6个基数型条件．同时，就群体加权和偏差映射对这些理性条件进行了检验．     

混料均匀设计 *

考虑混料试验设计:0≤a_i<x_i<b_i≤1,1≤i≤s,x₁+…+x_s=1,此处a_i,b_i,1≤i≤s为给予常数,用数论中的一致分布理论对这一模型提供一个处理方法.     

三水平部分因析设计的中心化L2偏差均值的几个结果

中心化L₂偏差已被用来作为部分因析设计均匀性的度量,并用来区分几何非同构设计.中心化L₂偏差均值也被用来度量部分因析设计均匀性,这样就可以对现有最小低阶混杂设计进行水平置换,从而获得中心化L₂偏差最小的均匀最小低阶混杂设计.本文里,我们针对三水平部分因析设计讨论中心化L₂偏差均值的性质,给出中心化L₂偏差均值与正交性准则,最小低阶矩混杂准则之间的解析关系,同时给出中心化L₂偏差均值的两个下界.     

大型二四混水平均匀设计的构造及其性质

Doubling、tripling和quadrupling方法可用于构造大型的具有优良性质的二水平、三水平和四水平的空间填充设计.均匀设计作为一种空间填充设计被应用到许多领域.Li,et al.(2021)结合doubling和tripling方法构造大型二三混水平均匀设计.文章结合doubling和quadrupli...     

混合偏差下因析设计的均匀性模式

均匀性模式是研究因析设计低维投影性质的重要方法.本文在混合偏差下针对实际应用中最为广泛的二水平、三水平因析设计从投影的角度讨论了其均匀性模式.对于二水平设计获得了其均匀性模式的下界;利用水平置换的方法研究了三水平设计的均匀性模式并获得了其下界.数值例子表明本文中获得的下界均是可达的.     

随机表示和次序约束下的混量与混料均匀设计

考虑 3种区域 :A型区域 ,V型区域和T型区域 ,其中A型区域同可靠性增长分析、次序约束的统计推断及保序回归理论紧密相联 ;V型区域同混量均匀设计相联 ;T型区域同混料均匀设计相联 .利用 [0 ,1 ]区间上的均匀分布、指数分布和Beta分布的次序统计量 ,对这 3种区域上的均匀分布获得了它们的随机表示 .用这些随机表示 ,可以产生相应区域上的数论网和均匀设计 .该方法称为次序统计量方法 .用两个关于可靠性增长分析和均匀设计的例子对这一方法作了说明 .     

关于可列非齐次马氏泛函的一类强偏差定理

本文利用关于{σn(ω),n≥0)的样本相对熵率的概念,研究相依离散型随机变量序列函数的极限性质,从而建立了一类关于可列非齐次马氏泛函的强偏差定理.     

均匀的三水平扩展设计

以计算机技术为基础的模拟已被广泛应用于系统工程和高科技领域的发展中.计算机试验和设计已成为科技文献讨论的热点.扩展设计作为一种新型的试验设计近年来受到越来越广泛地关注.评价设计的最优性准则有很多,均匀性准则是其中的一种.均匀设计以其经济性和同时研究多个高水平因子时具有试验处理的灵活性被广泛接受,尤其是在对模型信息知之甚少时.本文以最优的U-型设计为基础,应用条件极值的方法讨论三水平扩展设计在三种常见偏差下的均匀性,得到了三水平扩展设计在三种常见偏差下的下界,该下界可作为寻找三水平均匀扩展设计的一个基准.     

抽样设计偏差的大样本性质

偏差（Ｄｉｓｃｒｅｐａｎｃｙ）作为布点设计均匀性的一个重要度量准则,已被使用很长时间,但对它的性质还研究得很不够．该文从模平移的方面系统地研究了偏差的性质,给出了在超立方体中一个布点设计按整体、大格子、小格子各种模平移的偏差大样本性质,这些性质对于计算机试验引进有关的设计和抽样方法起着重要的作用．     

正交表型均匀LH设计和抽样

本文提出了一种新的设计和抽样方法－正交表型均匀LH设计和抽样,证明了这种抽样空间是OALH抽样空间的优良子集。这种设计和抽样空间中所有样本都与初始设计具有同阶低偏差等一些优良性质。并将它用于数值积分,证明了对有关参数的估计的方差阶低于其他抽样。同时还给出了有关的模拟结果。     

基于计算机试验的均匀设计

本文在计算机试验的基础上，提出了最小相关准则和最小距离离差准则，并将信息论中的Hamming距离和Lee距离引入到计算机试验中，证明了均匀设计在Hamming距离下的最优性和部分好格子点均匀设计在Lee距离下的最优性．基于偏差的考虑，给出了一类新的好格子点均匀设计和一个学习算法，利用这个学习算法，给出了基于Lee距离的最小距离离差准则的均匀设计表的构造方法．通过与已有的好格子点均匀设计和循环拉丁方均匀设计作比较，证明了文中的均匀设计在距离和偏差意义下有更好的均匀性．     

次线性期望下独立随机变量列的大偏差和中偏差

本文研究在次线性期望下的独立随机变量列的大偏差和中偏差原理. 利用次可加方法, 我们得 到次线性期望下的大偏差原理. 与次线性期望下的中心极限定理相应的中偏差原理也被建立.