Wie kann man in Cornerstone die Einstellungen für D-Optimale Versuchspläne optimal wählen?

Versuchsplanungsprojekte in Cornerstone beruhen häufig auf D-optimalen Versuchsplänen, da diese sehr flexibel auf Sondersituationen angepasst werden können. Das Kriterium für die Optimierung, nämlich die Determinante der Informationsmatrix nach Reskalierung der Faktoren passt darüber hinaus gut in die einbettende statistische Theorie und ihr Kehrwert wird häufig verallgemeinerte Varianz genannt. Des weiteren werden durch eine Maximierung der Determinante die Vertrauensbereiche der Koeffizienten minimiert. Die Erstellung D-optimaler Versuchspläne basiert auf einem Algorithmus der durch eine Reihe von Einstellungen und Bedingungen gekennzeichnet ist.

Dieser Bericht beschreibt, wie solche Einstellungen optimal gewählt werden, um die skizierte verallgemeinerte Varianz weiter zu minimieren. Die Ergebnisse sind bzgl. der Algorithmus Parameter in Cornerstone Version 6.1 berücksichtigt, es wird aber auch Optimierungspotential bei der Wahl weiterer Versuchsplaneinstellungen gesucht.

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