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J-GLOBAL ID：201202228454934804   整理番号：12A0724324

相関一般化指数関数モデルのための充填及びD最適化設計

Filling and D-optimal designs for the correlated generalized exponential models

著者 (4件)： RODRIGUEZ-DIAZ J.m. (Dep. of Statistics, Univ. of Salamanca, ESP) ,  SANTOS-MARTIN M.t. (Dep. of Statistics, Univ. of Salamanca, ESP) ,  WALDL H. (Dep. of Applied Statistics, Johannes Kepler Univ. in Linz, AUT) ,  STEHLIK M. (Dep. of Applied Statistics, Johannes Kepler Univ. in Linz, AUT)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 114  ページ： 10-18  発行年： 2012年05月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿の目標は,化学速度論に対する修正Arrheniusモデルのパラメータの見積りのためのガイドラインを提供することである。修正Arrheniusモデルは,例えば対流圏のメタンのフラックスのモデリングに,または膜での反応のための化学速度論に用いられる。相関実測を用いた一般化指数関数モデルのためのD-最適化及び充填設計を,ナゲット効果の有無での指数関数的共分散性を考慮して研究した。非常に多くの観測が好まれる場合の小試料のための等距離的設計及び厳密な設計両方を,異なったタイプの充填設計の挙動を研究しつつ,試験した。D-最適化設計は解析的に特異的で,実際的にはそれらの設計が数値的計算によってのみ得られる。しかし,特に二点局所的D-最適化設計は,それらは充填設計に対して合理的な領域を見いだすのに有用であるため非常に興味がある。後者の設計は非常に多数の設計点を求める場合に応用性がある。非常にしばしば最良の設計を全設計間隔で用いずその一部を用いるという興味ある問題がある。第二の重要な観測は,それらの実験の設計の場合相関パラメータのML推定量の大きなバイアスである。理論的観点から,そのことは分散と相関パラメータは同時に同定可能ではないので驚くべきことではない。本研究では,バイアス低減法を開発し,その有効性を例証した。ケモメトリックスに対する実際的意味合いも提示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 最適化 ,  *最適設計 ,  指数関数 ,  充填 ,  *反応速度論 ,  Arrheniusの式 ,  共分散 ,  事例研究 ,  バイアス ,  アルカン
準シソーラス用語： D-最適化 ,  ケーススタディ ,  化学速度論

分類 (2件)： 反応速度論・触媒一般  (CB06010G) ,  数値計算  (JE02000J)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (5件)： 相関 ,  一般化 ,  指数関数 ,  モデル ,  最適化設計