Введение 5
Глава 1. Основные понятия 7
1.1. Регрессионная модель 7
1.2. Информационная матрица и критерий D-оптимальности 8
1.3. Критерий С-оптимальности 8
1.3.1. Теорема Элвинга 9
Глава 2. Планы экстраполяции 11
2.1. Планы экстраполяции для классической полиномиальной модели 11
2.2. Построение планов экстраполяции для моделей произвольной нечетной степени 12
2.3. Случай п = 2 13
2.4. Случай п = 4 14
2.4.1. Нахождение опорных точек плана 14
2.4.2. Нахождение весов 15
2.5. Построение планов экстраполяции для моделей произвольной четной степени 15
2.6. Построение планов экстраполяции для множества планирования в виде произвольного отрезка 17
Глава 3. Планы для оценивания производной 19
3.1. Описание задачи 19
3.2. Решение задачи размерности 2 20
3.3. Решение задачи размерности 3 21
3.3.1. Вариант первый 22
3.3.2. Второй вариант 22
3.3.3. Третий вариант 22
3.3.4. Четвертый вариант 23
3.4. Решение задачи размерности 4 25
Глава 4. Сравнение С—оптимальных планов с D—оптимальным 29
4.1. Сравнение плана экстраполяции 29
4.1.1. Сравнение по С-критерию оптимальности 29
4.1.2. Сравнение по D-критерию оптимальности 29
4.2. Сравнение плана оценивания производной 30
Заключение 32
Список литературы 33
В течение долгого времени проведение эксперимента для получения статистических данных проводилось без какого-либо предварительного планирования. Способы, время и место проведения экспериментов определялись экспериментаторами интуитивно, без научно обоснованной методики. Вместе с тем, развитие науки и совершенствование техники существенно увеличило стоимость экспериментальных исследований. Это привело к необходимости создания математического аппарата, позволяющего осуществлять рациональный выбор условий проведения эксперимента. Таким аппаратом стала теория планирования эксперимента [1][2][3].
В работе решается задача по нахождению двух специальных типов С-оптимальных планов: экстраполяции и для оценивания производной в модели полиномиальной регрессии без свободного члена. Для обычных полиномиальных моделей планы экстраполяции были изучены еще в 1960-ых годах [4], а планы для оценивания производной — в недавней работе научного руководителя [5].
Во многих случаях нулевой отклик, то есть начальное положение объекта экспериментирования, уже известен или эта информация нам не важна. Например, работа систем экстренного торможения не зависит от участка трассы, на котором она используется, а при вычислении параметров запуска ракеты всегда известно, с какого космодрома она будет запущена. Поэтому интерес представляют полиномиальные модели у = в0+в1х+...+0пхп с заранее заданным 0О. При введении нового отклика ynew = У—С получаем регрессионную полиномиальную модель с нулевым свободным членом. Такие модели еще мало исследованы.
В ходе работы проведено сравнение С и D-оптимальных планов.
Работа состоит из четырех глав.
В первой главе определены следующие понятия: регрессионная модель; план эксперимента; критерии D и С- оптимальности; сформулирована теорема Элвинга, которая применяется для исследования критерия С-оптимальности.
Во второй главе исследованы планы экстраполяции. Показано, что решение задачи существенно различается для моделей четной и нечетной степеней. Найдено в явном виде решение для квадратичной и модели четвертой степени. Сформулирована и доказана теорема для общего случая.
В третьей главе рассматриваются планы для оценивания производной. Получены явные решения для моделей порядка 2, 3. Для модели 4-ой степени в некоторых точках построен план аналитически, в остальных приведен алгоритм нахождения оптимального плана.
В четвертой главе проведено сравнение оптимальных планов экстраполяции и Р-оптимальных планов, а также сравнение планов для оценивания производных с Р-оптимальными для моделей четвертого порядка.
В своей дипломной работе я рассмотрел полиномиальные регрессионные модели без свободного члена.
В явном виде построены оптимальные планы экстраполяции для моделей произвольного порядка.
Построены планы оценивания производной аналитически в случае n = 2, 3. В случае n = 4 для некоторых интервалов значений z планы получены аналитически, а для остальных продемонстрирован алгоритм нахождения таких планов.
Продемонстрирована выгода результата плана экстраполяции и планов оценивания производной от D–оптимального плана по C критерию и, наоборот, для случая n = 4. Продемонстрирован принцип решения, то есть мы можем аналогично сделать не только для модели 4-ой степени, но и для любого n.
1. Fisher R. The Design of Experiments. — London : Oliver Boud, 1935.
2. Мелас В. Б., Шпилев П. В. Планирование и анализ для регрессионных моделей. — Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2014. — С. 45—62.
3. Федоров В. В. Теория оптимального эксперимента. — М.: Наука, 1971.
4. Карлин С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. — М. : Наука, 1966. — С. 568.
5. Dette H., Pepelyshev A. Melas V.B. Optimal designs for estimating the slope of a regression // Statists. — 2010. — Vol. 44. — P. 617–628.
6. Pukelsheim F. Optimal Design of Experiments. — New York : John Wiley and Sons, 1993. — Vol. 7. — P. 158–186.
7. Карлин С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. — М. : Наука, 1966. — Т. 10. — С. 348–362.
8. Березин И. С., П.. Жидков Н. Методы вычислений. — М. : ГИФМЛ, 1962. — Т. 5. — С. 417–425.
9. Wong W., Chang C., Huang M. D-optimal designs for polynomial regression. // Statistica Sinica. — 1995. — no. 5. — P. 441–458.