Universal optimality of Patterson’s crossover designs
Patterson 交叉试验设计的普遍最优性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：文本研究统计试验设计的最优性，未明确提供经济学因果识别或其他所列细分方向的依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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Patterson 交叉试验设计的普遍最优性
- 研究问题
- Patterson 平衡交叉设计在什么竞争设计集合中，对直接效应、残留效应及两者相关目标具有最优性？
- 方法与思路
- 作者分别在连通二元设计与禁止连续重复处理的连通设计集合中研究普遍最优性，并提出涉及两类效应的泛函。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明联合估计及分别估计两类效应时的特定普遍最优性，并建立所提泛函下 Patterson 设计的最优性。
- 阅读关注点
- 应核对普遍最优性的正式定义、统计模型与信息矩阵，以及连通性、二元设计和连续处理限制如何进入证明。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，最优性受目标及竞争设计集合限制；不能声称该设计对所有交叉试验均最优。
原文摘要
We show that the balanced crossover designs given by Patterson [Biometrika 39 (1952) 32–48] are (a) universally optimal (UO) for the joint estimation of direct and residual effects when the competing class is the class of connected binary designs and (b) UO for the estimation of direct (residual) effects when the competing class of designs is the class of connected designs (which includes the connected binary designs) in which no treatment is given to the same subject in consecutive periods. In both results, the formulation of UO is as given by Shah and Sinha [Unpublished manuscript (2002)]. Further, we introduce a functional of practical interest, involving both direct and residual effects, and establish (c) optimality of Patterson’s designs with respect to this functional when the class of competing designs is as in (b) above.