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只有一個中心點時的曲面檢定統計量 = A Simple Test Sta...

國立高雄大學統計學研究所

只有一個中心點時的曲面檢定統計量 = A Simple Test Statistic for Curvature Detection with Only One Center

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	A Simple Test Statistic for Curvature Detection with Only One Center
作者:	高裕盛,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2009[民98]
面頁冊數:	25面圖，表 : 30公分;
標題:	反應曲面法
標題:	RSM
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/55848740578739293268
附註:	指導教授：黃錦輝
附註:	參考書目：面18
摘要註:	反應曲面法是實驗者常用來尋找極值的方法之一。在反應曲面法中，較常搭配實驗設計是中央合成設計，利用重複觀測中心點來估計變異數，並在變異數相等之常態分佈假設下，以變異數分析法檢定因子或曲面是否顯著。當中心點無法重複觀測又或因成本考量，使得中心點只有一個觀察值時，此法便不可行。在此情況下，傳統方法除了變異數之估計不可行外，其他參數之估計依然可行。於是Chen et al. (2006)提出了一個僅基於參數估計值的統計量SC作為判斷二因子模型中，曲面是否存在之依據。我們根據此統計量的想法，給出另一統計量CS，並推算出其在某些假設下之分佈。值得一提的是，此統計量恰好是一階模型下的F-檢定統計量。 Response surface methodology(RSM) is a popular method of searching optimal setting. Typically, researchers apply central composite design(CCD) with repeated measurements at center point to estimate the variance of the response. Then consider the analysis of variance(ANOVA) by assume each of the response is generate from a normal distribution with constant variance. However, if we have no repeat measurement under a same setting, ANOVA can not be done. In this case, Chen et al. (2006) gave a test statistic SC which can be used to detect whether the curvature is significance in the model. In this thesis, we follow the idea of them to create another test statistic CS and give its distribution properties under certain assumptions.

只有一個中心點時的曲面檢定統計量 = A Simple Test Statistic for Curvature Detection with Only One Center
高, 裕盛

只有一個中心點時的曲面檢定統計量 = A Simple Test Statistic for Curvature Detection with Only One Center / 高裕盛撰 - [高雄市] : 撰者, 2009[民98]. - 25面 ; 圖，表 ; 30公分.
指導教授：黃錦輝參考書目：面18.
反應曲面法RSM

只有一個中心點時的曲面檢定統計量 = A Simple Test Statistic for Curvature Detection with Only One Center
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300 $a 指導教授：黃錦輝
300 $a 參考書目：面18
328 $a 碩士論文--國立高雄大學統計學研究所
330 $a 反應曲面法是實驗者常用來尋找極值的方法之一。在反應曲面法中，較常搭配實驗設計是中央合成設計，利用重複觀測中心點來估計變異數，並在變異數相等之常態分佈假設下，以變異數分析法檢定因子或曲面是否顯著。當中心點無法重複觀測又或因成本考量，使得中心點只有一個觀察值時，此法便不可行。在此情況下，傳統方法除了變異數之估計不可行外，其他參數之估計依然可行。於是Chen et al. (2006)提出了一個僅基於參數估計值的統計量SC作為判斷二因子模型中，曲面是否存在之依據。我們根據此統計量的想法，給出另一統計量CS，並推算出其在某些假設下之分佈。值得一提的是，此統計量恰好是一階模型下的F-檢定統計量。 Response surface methodology(RSM) is a popular method of searching optimal setting. Typically, researchers apply central composite design(CCD) with repeated measurements at center point to estimate the variance of the response. Then consider the analysis of variance(ANOVA) by assume each of the response is generate from a normal distribution with constant variance. However, if we have no repeat measurement under a same setting, ANOVA can not be done. In this case, Chen et al. (2006) gave a test statistic SC which can be used to detect whether the curvature is significance in the model. In this thesis, we follow the idea of them to create another test statistic CS and give its distribution properties under certain assumptions.
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610 0 $a 反應曲面法 $a 統計量 $a 檢定力 $a 變異數分析
610 1 $a RSM $a test statistic $a power $a ANOVA
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