在 R 中计算实验设计的效率答案

【问题标题】：Calculate D-efficiency of an experimental desgin in R在 R 中计算实验设计的效率
【发布时间】：2015-05-24 10:45:33
【问题描述】：

我有一个实验设计。我想计算它的 D 效率。我认为 R 包 AlgDesign 可以提供帮助。我找到了生成设计的函数 optFederov - 如果用户想要 - 返回其 D 效率。但是，我不想使用 optFederov 来生成设计 - 我已经有了我的设计！我试过 eval.design(~.,mydesign)。但它给我的唯一指标是：行列式、A、对角线和 gmean.variances。也许有一种方法可以从行列式或 A 到 D 效率（我不是数学家，所以我不确定）。或者也许是其他方式来“手动”计算 D 效率？

非常感谢您的任何提示！

【问题讨论】：

我从未使用过它，但?eval.design 说它输出“Dea - 近似理论设计的 D 效率下限。它等于 exp(1 − 1/Ge)。”它还说“仅在输入 X 时计算 I、Ge 和 Dea”。所以也许你需要传递一个X。
我不知道 AlgDesign，但它很简单。我自己做的。只需要提供信息矩阵并计算两种设计的行列式或对数行列式即可。

标签： r experimental-design

【解决方案1】：

我正在从事一个类似的项目。我在link 中发现了这个公式 Deff = (|X'X|^(1/p))/ND。其中 X 是模型矩阵，p 是线性模型中的 beta 数，ND 是实验的运行次数。您可以编写这样的代码，它就可以解决问题。

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

我使用 JMP 为我的项目测试了结果，所以我相信这是正确的公式

【讨论】：

【解决方案2】：

决定因素，eval.design 给出的第一个结果，是 D 效率。

【讨论】：

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