コンジョイント分析 - D-最適設計

最適なデザインとは何ですか?

最適なデザインは、いくつかの統計的基準に関して最適である実験的なデザインのクラスです。統計モデルを推定するための実験の設計において、最適な設計パラメータは、バイアスなしで最小の分散で推定されることを可能にします。非最適設計が最適設計と同じ精度でパラメータを推定するための実験ランのより多くを必要とします。実際には、最適な実験は、実験のコストを低減することができます。

D最適計画は何ですか?

コンジョイント分析D-最適設計は、コンジョイント分析(離散選択)質問のD-最適に基づいた設計です。一般的には、D-最適を検討し、オブジェクトを最適化するか調べるために、実験の所望のセットを使用した概念です。それは最小限にしよう|(X'X)-1 |、または同等設計の情報行列X'Xの決定要因を最大化します。

D-最適設計を発生させながらバージョンオプションとは何ですか?

ここでは、生成したいと思いますどのように多くのD-最適設計のバージョンを指定します。複数のバージョンを選択した場合、(指定されたタスクの数)X(指定されたバージョンの数)に等しい総タスクを持つ大規模なD-最適な設計が生成されます。調査をしながら質問に指定されたが、これらはランダムに早く発生する大きなD-最適なデザインから選択されるように、各回答者は、多くのタスクを取得します。

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