A Mean Squared Error Criterion for the Design of Experiments
实验设计的均方误差准则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般响应曲面的实验设计与模型偏差，未明确研究处理效应或其他所列经济计量方向。
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代码、数据与补充材料
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实验设计的均方误差准则
- 研究问题
- 在给定设计区域内估计响应曲面时，如何选择实验设计，同时考虑抽样方差和模型不充分所引入的偏差？
- 方法与思路
- 作者采用旨在防范一大类模型偏离所致偏差的设计准则，并提出构造近似设计或精确设计的两个算法，配以示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是把对模型偏离的偏差保护纳入实验设计准则，并提供两种设计构造算法；未报告具体效率或误差改善幅度。
- 阅读关注点
- 应核对模型偏离类别及其约束、均方误差准则的聚合方式，以及近似与精确设计的定义、算法性质和示例中的比较基准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要，无法判断保护范围、最优性保证或算法成本；实验设计本身不构成因果识别说明。
原文摘要
In estimating a response surface over a design region of interest, mean squared error can arise both from sampling variance and bias introduced by model inadequacy. The criterion adopted here for experimental design attempts to protect against bias resulting from a large class of deviations from the assumed model. Two algorithms are proposed for the construction of either approximate or exact designs and an example is given.