Uniformly Better Combined Estimators in Factorial Arrangements with Confounding
混杂析因设计中一致更优的组合估计量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：摘要研究析因试验的区组信息恢复与估计方差，未明确提出所列计量细分中的识别或效应推断问题。
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…
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混杂析因设计中一致更优的组合估计量
- 研究问题
- 对于同一主效应或交互作用各分量具有相同精度的混杂析因设计，能否利用区组间信息改进区组内估计？
- 方法与思路
- 作者将其此前发展的区组间信息恢复程序应用于这类析因设计，构造组合估计量并比较其与区组内估计的方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所述设计类别中，组合估计量对所有区组间及区组内方差取值均具有更小方差，并提供设计示例。
- 阅读关注点
- 应核对相同精度这一设计性质、组合估计量的构造，以及方差一致改进的适用参数范围和其他估计性质。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；更优指所述设计中的方差比较，不能推广到所有风险准则或推断刊本变化。
原文摘要
Many confounded factorial arrangements have the property of obtaining the same precision for any component of a particular main effect or interaction. A procedure for recovery of inter-block information developed by the author (Ann. Math. Statist 1964) is applied to such designs to obtain combined estimators having smaller variance than the corresponding intra-block estimators for all values of the inter and intrablock variances. The procedure has been illustrated for a confounded factorial arrangement of the above type.