Рассчитать D-эффективность экспериментального дизайна в R
У меня есть экспериментальный дизайн. Я хочу рассчитать его D-эффективность. Я думал, что пакет R AlgDesign может помочь. Я нашел функцию optFederov, которая генерирует дизайн и - если пользователь хочет - возвращает его D эффективность. Однако я не хочу использовать optFederov для генерации дизайна - у меня уже есть мой дизайн! Я пробовал eval.design(~,mydesign). Но единственные метрики, которые он мне дает, это: определитель, A, диагональ и gmean.variances. Может быть, есть способ перейти от детерминанта или A к D-эффективности (я не математик, поэтому я не уверен). Или, может быть, какой-то другой способ вычислить D-эффективность, так сказать, "вручную"?
Большое спасибо за любой намек!
2 ответа
Я работал над похожим проектом. Я нашел эту формулу Deff = (|X'X|^(1/p))/ND в этой ссылке. Где X - матрица модели, p - количество бета-версий в вашей линейной модели, а ND - количество прогонов в вашем эксперименте. Вы можете просто сделать такой код, и он сделает свое дело.
det(t(X)%*%X)^(1/beta)/(numRuns)
Я проверил результаты, используя JMP для моего проекта, поэтому я считаю, что это правильная формула
Определяющим, первым результатом, полученным eval.design, является D-эффективность.