Characterization of c -, L - and ϕ k -optimal Designs for a Class of Non-Linear Multiple-Regression Models
一类非线性多元回归模型的 c、L 与 φk 最优设计刻画AI 解读 ↓
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一类非线性多元回归模型的 c、L 与 φk 最优设计刻画
- 研究问题
- 对包含比例风险、泊松和负二项模型的一类非线性回归，如何在单协变量与多协变量情形下刻画不同准则的最优设计？
- 方法与思路
- 作者结合多元回归最优设计的结构结果，完整刻画单协变量的 c 最优设计，并解析推导部分多协变量设计及其他准则下的设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，单协变量下覆盖所有向量 c，多协变量下给出特定 c 的解析设计，并确定任意协变量数下的 L 与 φk 最优设计。
- 阅读关注点
- 应核对模型类别与设计空间的限制、各最优准则的定义，以及多协变量情形中哪些向量 c 具有摘要所称的解析解。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明设计对未知参数的依赖、具体支持点或实施约束，不能推断其他版本的变化。
原文摘要
Summary Optimal designs for multiple-regression models are determined. We consider a general class of non-linear models including proportional hazards models with different censoring schemes, the Poisson and the negative binomial model. For these models we provide a complete characterization of c-optimal designs for all vectors c in the case of a single covariate. For multiple regression with an arbitrary number of covariates, c-optimal designs for certain vectors c are derived analytically. Using some general results on the structure of optimal designs for multiple regression, we determine L- and ϕk-optimal designs for models with an arbitrary number of covariates.