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실험적인 디자인을 가지고 있습니다. D 효율을 계산하고 싶습니다. R 패키지 AlgDesign이 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 디자인을 생성하고 사용자가 원하는 경우 D 효율을 반환하는 optFederov 함수를 발견했습니다. 그러나 디자인을 생성하기 위해 optFederov를 사용하고 싶지 않습니다. 이미 디자인이 있습니다! eval.design (~., mydesign)을 시도했습니다. 그러나 그것이 제공하는 유일한 지표는 결정자, A, 대각선 및 gmean.variances입니다. 아마도 결정 요인이나 A에서 D 효율성으로 갈 수있는 방법이있을 수 있습니다 (수학자가 아니므로 확실하지 않습니다). 아니면 D- 효율을 "수동으로"계산하는 다른 방법이 있습니까?

어떤 힌트라도 감사합니다!


  • 답변 # 1

    저는 비슷한 프로젝트를 진행하고있었습니다. 이 링크에서이 수식 Deff = (| X'X | ^ (1/p))/ND를 찾았습니다. X가 모델 행렬 인 경우 p는 선형 모델의 베타 수이고 ND는 실험의 실행 횟수입니다. 이와 같은 코드를 만들면 트릭이 수행됩니다.

    det(t(X)%*%X)^(1/beta)/(numRuns)
    
    

    프로젝트에 JMP를 사용하여 결과를 테스트 했으므로 이것이 올바른 공식이라고 생각합니다

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