An algorithm for calculating D-optimal designs for polynomial regression with prior information and its appilications
Auteurs : Hiroto Sekido
Résumé : Optimal designs are required to make efficient statistical experiments. D-optimal designs for some models are calculated by using canonical moments. On the other hand, integrable systems are dynamical systems whose solutions can be written down concretely. In this paper, polynomial regression models with prior information are discussed. In order to calculate D-optimal designs for these models, a useful relationship between canonical moments and discrete integrable systems is used. By using canonical moments and discrete integrable systems, an algorithm for calculating D-optimal designs for these models is proposed. Then some examples of applications of the algorithm are introduced.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.
Articles similaires résumés avec nos outils d'IA
Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une
représentation arborescenteRecherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.