Optimal eksperimentelt design (D-optimal, I-optimal)
Optimalt eksperimentelt design er en computer-assisteret tilgang til at konstruere eksperimenter, der maksimerer den statistiske effektivitet for en given model og et givet antal forsøg. Formuleret af V. V. Fedorov i 1972, udvælger den eksperimentelle punkter fra et kandidatsæt, så informationsmatricen M = X'X optimeres i henhold til et valgt kriterium – oftest D-optimalitet (maksimering af determinanten) eller I-optimalitet (minimering af gennemsnitlig prædiktionsvarians). Det er den foretrukne strategi, når klassiske designs som centralt komposit eller Box-Behnken ikke kan anvendes, fordi det eksperimentelle område er begrænset, eller faktorintervallerne er uregelmæssige.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- Fedorov, V.V. (1972). Theory of Optimal Experiments. Academic Press. link ↗
- Atkinson, A.C., Donev, A.N., & Tobias, R.D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. ISBN: 978-0199296606
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Optimal Experimental Design (D-Optimal, I-Optimal). ScholarGate. https://scholargate.app/da/experimental-design/optimal-design
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- Box-Behnken DesignForsøgsdesign↔ sammenlign
- Central Composite DesignForsøgsdesign↔ sammenlign
- Fuldt faktordesignForsøgsdesign↔ sammenlign
- Plackett-Burman Screening DesignForsøgsdesign↔ sammenlign
- Responsflademetodologi (RSM)Forsøgsdesign↔ sammenlign
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →