Error-robust experimental designs: D- and heteroscedastic G-optimalities

D-와 이분산 G-최적을 중심으로 한 오차로버스트 실험계획법

In this paper we have defined two approaches to be error-robust when the precise form of error-structure is unknown. An experiment is optimal by the first criterion if it maximizes the minimum effciency over all candidates of error structure and is optimal by the second if it maximizes the minimum average of the efficiency over all candidates of error structure. In order to appreciate the basic implications of each design criterion, these approaches are applied to two different experimental situations, D- and heteroscedastic G-optimalities.

오차에 대한 함수관계식이 불확실한 경우 두가지 실험계획법을 제시하였다. 하나는 모든 가능한 오차함수식을 대상으로 최저의 효율성을 높이는 방안이고 다른 하나는 확률을 이용한 최저의 평균효율성을 높이는 방안이다. 이러한 두 방법을 D-와 이분산 G-최적성에 적응시켜 그 차이점을 비교연구하였다.