基于因子试验中随机化限制的空间填充拉丁超立方设计
统计方法学
2014-07-22 v3
摘要
具有空间填充性质的拉丁超立方设计 (LHDs) 广泛用于计算机模拟器的仿真。在过去三十年中，人们提出了多种 LHDs，其空间填充准则包括因子间最小相关性、最大最小点间距离以及通过正交阵列 (OAs) 实现的因子正交性。投影几何结构，如 PG(p-1,q) 的展形 (spreads)、覆盖 (covers) 和星形 (stars)，可用于刻画多阶段因子试验中的随机化限制。这些几何结构也可用于构造正交阵列 (OAs) 和近似正交阵列 (NOAs)。本文提出了一类新的空间填充 LHDs，该类设计基于从 PG(p-1, 2) 的星形导出的 NOAs。
引用
@article{arxiv.1305.0182,
title = {Space-filling Latin Hypercube Designs based on Randomization Restrictions in Factorial Experiments},
author = {Pritam Ranjan and Neil Spencer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.0182},
year = {2014}
}
备注
16 pages (accepted in SPL)