Optimal randomization for experiments in which autocorrelation is present
存在自相关时实验的最优随机化AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在自相关时实验的最优随机化
- 研究问题
- 当实验单元具有线性或空间排序且存在自相关时，怎样安排处理分配，才能降低处理均值线性对比的方差？
- 方法与思路
- 作者研究按排序系统分配处理的方案；在线性排序中，每隔相同数量的单元安排同一处理，空间排序采用系统抽样式安排。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，系统分配可使处理均值线性对比的方差最小，并分别给出线性排序与空间排序下的最优随机化方案。
- 阅读关注点
- 应核对自相关的形式、最优性所针对的设计集合、系统分配中的随机化步骤，以及方差比较所依赖的条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明相关结构和最优性条件，不能断言系统分配适用于所有相关实验。
原文摘要
SUMMARY For a linear or spatial ordering of the experimental units, systematic methods of applying the treatments to the experimental units minimize the variance of linear contrasts of treatment means. In the linear ordering the optimal randomization scheme for the application of k treatments is to apply a treatment to every kth experimental unit, the equivalent of systematic sampling in the sampling literature. In the spatial ordering the optimal randomization schemes are equivalent to Quenouille's (1949) systematic aligned or unaligned spatial sampling schemes.