Some optimal designs for repeated measurements with autoregressive errors
自回归误差下重复测量的若干最优设计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：摘要聚焦重复测量的实验设计，虽有个体内相关，但未明确讨论面板计量或时间序列分析方法。
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…
自回归误差下重复测量的若干最优设计
- 研究问题
- 当个体之间独立、同一个体的等间隔观测具有一阶自回归相关时，如何在每个时点重新分配处理以实现最优设计？
- 方法与思路
- 作者在个体内一阶自回归误差结构下研究处理配置，分别考虑无干扰参数、含协变量以及含区组效应的模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文为上述不同模型给出处理配置的最优性条件，将重复测量中的误差相关纳入设计问题。
- 阅读关注点
- 应核对最优性准则、处理配置的可行限制、自回归参数如何进入设计，以及协变量和区组效应改变条件的方式。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明具体最优配置、相关参数是否已知或条件的适用范围。
原文摘要
A number of individuals are observed at equally spaced time points; different individuals behave independently but the observations on the same individual have the autocorrelation structure of a first-order autoregressive process. We are concerned with the optimal allocation of treatments, assuming that at each time point a new selection must be made. Conditions for optimality are given for models without nuisance parameters, and also with covariates and with block effects.