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J-GLOBAL ID：202202245195238471   整理番号：22A0563166

順序結果を用いた多因子産業実験のDおよびI最適設計【JST・京大機械翻訳】

D- and I-optimal design of multi-factor industrial experiments with ordinal outcomes

著者 (4件)： Van Brantegem Karel (Faculty of Bioscience Engineering and Leuven Statistics Research Centre, KU Leuven, Belgium) ,  Strouwen Arno (Faculty of Bioscience Engineering and Leuven Statistics Research Centre, KU Leuven, Belgium) ,  Goos Peter (Faculty of Bioscience Engineering and Leuven Statistics Research Centre, KU Leuven, Belgium) ,  Goos Peter (Faculty of Business and Economics, Universiteit Antwerpen, Belgium)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 221  ページ： Null  発行年： 2022年 
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： 各種の産業において,研究者は,実験因子が3つ以上のカテゴリーで順序結果に影響を及ぼす実験を行っている。順序結果変数に対する一般的なモデルは,比例確率モデルとして知られている累積ロジットモデルである。本論文では,累積ロジットモデルに対する局所およびBayesD-およびI-最適実験計画を検討した。モデルパラメータの値と結果カテゴリーの数に対するD-とI-最適設計の依存性について学習するための有益な感度研究を行い,概念実証例としてポリプロピレン実験を使用した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適設計 ,  モデル ,  確率モデル ,  ロジットモデル
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  最適実験計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 順序データ ,  多項回帰モデル ,  累積ロジットモデル ,  DおよびI最適性 ,  Bayes実験計画法 ,  ポリプロピレン実験 ,  比例奇モデル

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  分析化学一般  (CC02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 順序 ,  産業 ,  実験 ,  最適設計