Optimum experimental design for discriminating between two rival models in the presence of prior information
有先验信息时区分两个竞争模型的最优实验设计AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般模型判别实验设计，未明确涉及因果识别或其他所列计量细分领域。
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有先验信息时区分两个竞争模型的最优实验设计
- 研究问题
- 在已有先验信息的情况下，如何安排实验以区分两个竞争模型，并构造能够核验其最优性的设计方案？
- 方法与思路
- 作者扩展 Atkinson–Fedorov 方法，利用由 Kiefer–Wolfowitz 一般等价定理导出的定理构造和检验最优设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将竞争模型判别的实验设计方法扩展到包含先验信息的情形，并提供最优设计的构造、核验方法及例子。
- 阅读关注点
- 应核对先验信息进入设计准则的方式、两模型的参数处理、等价定理的适用条件，以及设计对先验误设的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；先验形式、最优性准则和定理条件未说明，不能推断设计的稳健性。
原文摘要
The design of experiments for discriminating between two rival models in the presence of prior information is analyzed. The method of Atkinson & Fedorov is extended. A theorem derived from the Kiefer-Wolfowitz General Equivalence Theorem is used to construct and check optimal designs. Some examples are provided.