Designs for R × C factorial paired comparison experiments
R×C 析因配对比较实验的设计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用 Bradley–Terry 配对比较模型，直接涉及离散比较结果的建模与实验设计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
R×C 析因配对比较实验的设计
- 研究问题
- 在 Bradley–Terry 模型下，全部处理配对与仅比较某一因素水平相同的处理配对，对主效应和交互作用检验有何影响？
- 方法与思路
- 作者比较两种析因配对设计，讨论若干假设下最大似然估计的计算，并以似然比检验的渐近相对效率评价设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，限制配对设计减少不同配对数并简化计算，但检测主效应时通常效率较低，检测交互作用时效率较高。
- 阅读关注点
- 应核对限制配对的具体规则、效应假设的参数化，以及效率比较依赖哪些参数、样本分配与渐近安排。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未给出效率公式和适用条件，不能把通常的效率比较解释为所有情形下的排序。
原文摘要
Two designs for R × C factorial paired comparison experimente are compared, assuming the Bradley-Terry model. One design employs comparisons of all paira of the RC treatments, and the other degign restricts comparisons to those pairs which have the same level of one factor. Computation of maximum likelihood estimates under several hypotheses is considered for each design. The restricted design has administrative benefits because it requires comparison of fewer distinct pairs of treatments, and it permits simpler computation of the estimates. Asymptotic relative efficiencies of the associated likelihood ratio tests show the restricted design to be usually inferior for detecting main effects and superior for detecting interactions.