Planning experiments to detect inadequate regression models
为检出回归模型不充分性而设计实验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：摘要研究回归拟合检验的实验设计，未涉及处理效应识别，因素模型也没有金融因子含义的依据。
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为检出回归模型不充分性而设计实验
- 研究问题
- 如何规划实验，使设计既能提供原回归模型的参数信息，也有助于检出模型偏离或拟合不充分。
- 方法与思路
- 作者通过包含原模型的扩展模型检验充分性，讨论非线性扩展的选择，并比较两种实验设计准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称构建兼顾估计与充分性检验的设计，列出检测两个多因素模型二阶偏离的设计，并提供非线性示例。
- 阅读关注点
- 核对两种设计准则的目标、扩展模型的嵌套方式，以及参数信息与检出模型偏离之间如何取舍。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体设计准则、模型形式和检验功效未说明，不能声称适用于任意模型偏离。
原文摘要
The adequacy of a regression model can be tested by fitting an extended model which reduces to the given model for particular parameter values. The choice of the extended model for nonlinear regression is discussed. Two experimental design criteria are compared and designs are developed for simultaneously providing information about both the original regression model and the hypothesis that the model is adequate. Designs are tabulated for detecting second-order departures from two k-factor models and an example is given of a nonlinear application.