θ和θ_%2cb_準則的幾個新結(jié)果

上傳人：奔*** IP屬地：河北更新時間：2024-03-02 格式：docx 頁數(shù)：25 大?。?.08MB 人氣指數(shù)：12 舉報 版權(quán)申訴

已閱讀1頁，還剩24頁未讀，繼續(xù)免費閱讀

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、　　華中師范大學(xué)　　碩士學(xué)位論文　　θ和θ<,B>準則的幾個新結(jié)果　　姓名：劉曉華　　申請學(xué)位級別：碩士<

2、;/b>　　專業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計　　指導(dǎo)教師：覃紅　　20070527　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛摇?

3、ＴＨＥＳＩＳ　　摘　　要　　最小投影均勻性（ＭｉｎｉｍｕｍＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＵｎｉｆｏｒｍｉｔｙ，簡稱ＭＰＵ）準則是用　　來比較二水平因析設(shè)計的．而為了探索設(shè)計在模型未知條件下的投影效率提出

4、的護　　準則是用來比較對于定量因子的主效應(yīng)設(shè)計的．此準則不僅考慮模型因子的主效應(yīng)　　而且還考慮因子間的交互效應(yīng)．０Ｂ準則則是在實驗者在實施試驗之前，已有一些關(guān)　　于不可忽略的效應(yīng)的概率的先驗知識．其中低維子模型的加權(quán)值反映了實驗者對于　　不同參數(shù)的先驗知識的認識．即若一個

5、模型在合格模型中更有可能是最好的，則這　　個模型應(yīng)賦予更多的加權(quán)值．本文對最小投影均勻性與０和％間的關(guān)系進行了討　　論．所得出的結(jié)果有助于我們更好地了解均勻設(shè)計和最優(yōu)設(shè)計之間的區(qū)別和聯(lián)系．　　Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計是用來構(gòu)造兩水平因析設(shè)計的，特別是對于分辨度為，ｙ的設(shè)計．　　同

6、時也對Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計中的０和％準則進行了初步的討論，我們發(fā)現(xiàn)Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計　?。模ǎ兀┲械模皽蕜t與Ｘ中的０準則有著密切的聯(lián)系．　　關(guān)鍵詞：最小投影均勻性；　?。模铮酰猓欤逶O(shè)計　?。停校?；０準則；０Ｂ準則；均勻設(shè)計；最優(yōu)設(shè)計；<

7、;/p>　　碩士學(xué)位論文　　ＭＡＳＴＥＲ１ＳＴＨＥＳＩＳ　?。粒猓螅簦颍幔悖?lt;/b>　　Ｍｉｎｉｍｕｍｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ

8、;　?。簦?lt;/b>　?。悖铮恚穑幔颍?lt;/b>　?。簦鳎?ｌｅｖｅｌｄｅｓｉｇｎｓ．Ｔｏ　?。澹穑欤铮颍?ｔｈｅ　?。穑颍铮辏澹悖簦椋铮?ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ<b

9、>　?。铮?lt;/b>　?。?lt;/b>　?。洌澹螅椋纾?ｕｎｄｅｒ　　ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，Ｔｓａｉ（２０００）ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　?。簦瑁?０ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｔｏｃｏｍｐａｒｅｍａｉｎ－ｅｆｆｅｃｔｓｄｅｓｉｇｎ

10、ｓｆｏｒｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｆａｃｔｏｒｓｔｈａｔａｌｌｏｗ　?。簦瑁?ｃｉｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｉｎａｄｄｉｔｉｏｎｔｏｍａｉｎ　　ｅｆｆｅｃｔｓ．Ｔｓａｉ（２００５１　?。纾澹睿澹颍幔欤?lt;/b><

11、p>　?。椋澹?ｔｈｅ０ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｔｏｔｈｅ　?。悖幔螅?lt;/b>　?。鳎瑁澹颍?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｒｓｈａｖｅｓｏｍｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆ　?。簦瑁?ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆｅｆｆｅｃｔｓｂｅｉｎｇｎｏｎ—ｎｅｇｌｉｇｉ

12、ｂｌｅｉｎａｄｖａｎｃｅｏｆｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｉｒｄａｔａ．　?。裕瑁?ＯＢｃｒｉｔｅｒｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｅａｃｈｏｆｔｈｅｌｏｗ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｕｂｍｏｄｅｌｓｉｓ　?。鳎澹椋纾瑁簦澹?ｔｏｒｅｆｌｅｃｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｒｓ’ｐｒｉｏｒｋｎｏｏｗｌｅｄｇｅａｂｏｕ

13、ｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｉｆ　?。?lt;/b>　　ｍｏｄｅｌｉｓｍｏｒｅｌｉｋｅｌｙｔｏｂｅｔｈｅｂｅｓｔａｍｏｎｇｔｈｅｅｌｉｇｉｂｌｅｍｏｄｅｌｓ，ｔｈｅｎｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓ　?。纾椋觯澹?ｍｏｒｅｗｅｉｇｈｔ．Ｔｈｅｒｅｌａｔ

14、ｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅ　?。停椋睿椋恚酰?ＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＵｎｉｆｏｒｍｉｔｙ　?。幔睿?ｔｈｅ０，０Ｂｃｒｉｔｅｒｉａｉｓｅｘｐｌｏｒｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｈｅｌｐ　?。酰?lt;/b><p&g

15、t;　?。耄睿铮?lt;/b>　　ｍｏｒｅ曲ｏｕｔ　?。簦瑁?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍ．　　ｗｅｕｓｅＤｏｕｂｌｅｄｅｓｉｇｎｔｏ　?。悖铮睿螅簦颍幔悖?lt

16、;/b>　?。簦鳎?ｌｅｖｅｌｄｅｓｉｇｎ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＩＶ’ｓ　?。洌澹纾椋纾睿簦瑁?ｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅ０，ＯＢｃｒｉｔｅｒｉａｏｆＤｏｕｂｌｅｄｅｓｉｇｎ　?。模ǎ?，ｗｅ

17、　?。妫铮酰睿?ｔｈａｔｔｈｅ　?。?，ＯＢｃｒｉｔｅｒｉａｏｆＤｏｕｂｌｅｄｅｓｉｇｎ　　ｄｅｓｉｇｎＸ．　?。模ǎ兀瑁幔?lt;/b>　　ｃｌｏｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ

18、ｗｉｔｈｈｅ０，Ｏｓｃｒｉｔｅｒｉａｏｆ　?。耍澹?ｗｏｒｄｓ：ｍｉｎｉｍｕｍｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ；ＭＰＵ；０　?。悖颍椋簦澹颍椋铮睿唬酰睿椋妫铮颍?ｄｅｓｉｇｎ；ｏｐｔｉｍａｌｄｅｓｉｇｎ　?。保?lt;/b>

19、?。悖颍椋簦澹颍椋铮?；０Ｂ　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛摇樱裕龋牛樱桑?lt;/p>　　華中師范大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明　　原創(chuàng)性聲明　　本人鄭重聲明：

20、所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立進行研究工作　　所取得的研究成果。除文中已經(jīng)標明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或　　集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在　　文中以明確方式標明。本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。<b&g

21、t;　　作者簽名：沙＼阮午　　魄時Ｊ，月矽　　學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書　　本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)　　保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借

22、　　閱。本人授權(quán)華中師范大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進　　行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。同時授權(quán)　　中國科學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并通　　過網(wǎng)絡(luò)向社會公眾提供信息服務(wù)。</

23、p>　　簽　　昨日者期　?。?lt;/b>　　務(wù)．ｍ　　、＾，ｆ

24、　　、≯午　?。伞瘛ⅲ颍欤?lt;/b>　　盹ｎ純≈戶　　本人已經(jīng)認真閱讀“ＣＡＬＩＳ高校學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫發(fā)布章程”，同意將本人的

25、;　　學(xué)位論文提交“ＣＡＬＩＳ高校學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫”中全文發(fā)布，并可按“章程”中的　　規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益?；刂劐嗜胯幒筮M屋！旦圭生；旦二生ｉ旦三生蕉查！　　簽名　　昨日者期：<b&g

26、t;　　沙　?。?lt;/b>　　各午　　噸叩　　般丫一<b&

27、gt;　　第一節(jié)　　研究背景和現(xiàn)狀　　在許多科學(xué)研究中，興趣在于同時研究兩個或兩個以上的因子的效應(yīng)對響應(yīng)的　　影響．而設(shè)計的類型的界定主要是由模型來確定的．廣義來講。設(shè)計可按照模型分　　為二水平或三水平的正規(guī)和非正

28、規(guī)設(shè)計，超飽和設(shè)計和響應(yīng)曲面設(shè)計．它可能是對　　于定量因子或涉及到定性因子的因子效應(yīng)的多項式模型，這個模型可能是一階或二　　階或更高階或是混合階的．　　另一種重要的按模型劃分的方式即可將設(shè)計分成兩種，一種是模型事先已知，　　另一種則是模型未知的．當我們在設(shè)計試驗時，若只考

29、慮一個模型，對于一個模型　　的設(shè)計我們選用最優(yōu)設(shè)計準則。比如Ｄ一最優(yōu)和Ａ一最優(yōu)等準則．這些最優(yōu)準則無　　論因子是定性的，還是定量的，也無論因子的水平數(shù)和模型的階數(shù)等這些準則均可　　用．而對于模型未知的情況的討論主要集中在少數(shù)幾個模型上，一般是幾個，而不　　是成百上千個，這

30、些模型可以用于對多因子設(shè)計進行分析．　　當模型未知時，對于不同的情形我們可以用不同的準則來篩選最優(yōu)設(shè)計，例如，　　對于二水平超飽和設(shè)計常常用Ｅ（ｓ２）準則（ＢｏｏｔｈａｎｄＣｏｘ，１９６２），對于三水平超飽　?。幔睿?Ｌｉｎ，１９９９），對于正規(guī)因析設(shè)計用分辨度和&l

31、t;b>　　混雜準則（Ｂｏｘ　?。幔睿?Ｈｕｎｔｅｒ，１９６１；Ｆｒｉｅｓ　?。幔睿?Ｈｕｎｔｅｒ，１９ＳＯ），對于非正規(guī)設(shè)計用廣義　　最小低階混雜準則（ＴａｎｇａｎｄＤｅｎｇ，１９９９；ＸｕａｎｄＷｕ，２００１）．特別地，對于模型　　未

32、知的情形，Ｔｓａｉｅｔａｌ（２０００，２００４，２００６）先后提出用ｐ和％準則來篩選最優(yōu)設(shè)　　計，并證明了０和如準則和上述這些準則是等價的．　　最近，均勻性準則（ＦａｎｇａｎｄＷａｎｇ，１９９４；Ｆａｎｇｅｔａ１．２０００）被用來篩選最優(yōu)設(shè)　　計，它要求試驗點均勻地散布在試驗區(qū)域里．均勻性準則既可以應(yīng)

33、用到正規(guī)因子設(shè)　　計也可以應(yīng)用到非正規(guī)因子設(shè)計，既可以應(yīng)用到等水平因子設(shè)計也可以應(yīng)用到混水　　平因子設(shè)計，并且均勻性的計算比因子設(shè)計中的字長型（定義見后）計算要簡單．　?。疲幔睿?lt;/b>　　ａｎｄ<

34、/p>　?。眩椋睿ǎ玻埃埃担木鶆蛐缘慕嵌妊芯苛硕皆O(shè)計投影到不同維數(shù)的投影性　　質(zhì)，并定義了一種均勻性模式（ＵｎｉｆｏｍｉｔｙＰａｔｔｅｒｎ），由此提出了用來比較二水平因　　子設(shè)計的最小低階投影均勻性（ＭｉｎｉｍｕｍＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＵｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）準則．Ｚｈａｎｇ&

35、lt;b>　?。幔睿?lt;/b>　?。眩椋睿ǎ玻埃埃叮┭芯苛俗钚〉碗A投影均勻性準則在廣義最小低階混雜設(shè)計，正交設(shè)計，　　超飽和設(shè)計中的應(yīng)用．本論文里，我們將討論０和０且準則與最小低階投影均勻性　　準則之間的關(guān)系．　　此外

36、，在構(gòu)造二水平部分因子設(shè)計中。一種稱為ｄｏｕｂｌｉｎｇ的方法最近被采用，　　特別是在構(gòu)造分辨度為Ⅳ的設(shè)計時，ｄｏｕｂｌｉｎｇ是—個簡單但很有用的方法．Ｃｈｅｎ　?。幔睿?Ｃｈｅｎｇ（２００６）討論了用一個分辨度為ｎ，的２－水平正規(guī)部分因子設(shè)計Ｘ通　?。?lt;/b>

37、　　碩士學(xué)位論文　　ＭＡＳＴＥＲ＇ＳＴＨＥＳＩＳ　　過Ｄｏｕｂｌｉｎｇ方法來構(gòu)造分辨度仍為，ｙ的Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計Ｄ（Ｘ），并證明存在一個　?。模ǎ兀┑耐队霸O(shè)計具有分辨度，ｙ或更高的分辨度．ＸｕａｎｄＣｈｅｎｇ（２００６）討論了&

38、lt;p>　?。洌铮酰猓欤逶O(shè)計中補設(shè)計的一般理論問題．ＬｅｉａｎｄＱｉｎ（２００７）討論了ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計的　　均勻性問題．　?。?lt;/b>　　第二節(jié)<

39、b>　　基本概念　　這一節(jié)里，我們介紹一些基本的概念，比如口準則，％準則，Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計，　　最小投影均勻性，最小低階混雜和廣義最小低階混雜等概念．　?。玻?lt;/b>　?。笢蕜t

40、　　為了探索設(shè)計在模型未知條件下的投影效率，Ｔｓａｉ　?。澹?lt;/b>　?。幔欤ǎ玻埃埃埃┨岢隽耍饻?lt;/p>　　則去比較對于定量因子的三水平主效應(yīng)設(shè)計，它不僅僅考慮主效應(yīng)，而且還考慮交　　互效應(yīng)．用！，＝ｘ口＋

41、Ｅ，表示我們所感興趣的極大模型．其中Ｙ為觀測到的一個　?。?#215;１向量，ｘ為一個ＮＸ∞４－１）設(shè)計陣；盧為參數(shù)的一個∽＋１）Ｘ１向量；　　且Ｅ０）＝ｘｐ．邊際原則是用來定義合格模型類的，這類合格模型的參數(shù)個數(shù)不超　　過實驗次數(shù)因而是可以被估計的．邊際原則指的是模型中的每一項必須與它的邊際</p&g

42、t;　　項同時出現(xiàn)，無論其估計值是大還是小．即如果模型中出現(xiàn)了兩因子交互效應(yīng)，則　　此模型中一定要包含這兩個因子的主效應(yīng)．如果模型中出現(xiàn)了一個二次效應(yīng)，則相　　應(yīng)的線形效應(yīng)也應(yīng)在模型中出現(xiàn)．這個模型不一定是被估計的，假設(shè)我們最終擬和　　的是極大模型的—個子模型．即—個包含參數(shù)盧的子集，但是我

43、們事先并不知道是　　哪個．＋。　　定義１考慮—個極大模型Ｙ＝ｘ盧＋￡，ｎｏ為該極大模型的合格模型的個　　數(shù)，則口準則為　　一。磊１備ｎ缶ｎ

44、　　ｉ１高％　　其中ｎ為因子個數(shù)，％（ｉ，Ｊ＝０，…，釘）為信息矩陣ｘ７ｘ的（ｉ，Ｊ）元，咄，為包含　　效應(yīng)ｉ和Ｊ的合格模型的個數(shù)．．　　２．２如準則　　當我們在收集試驗數(shù)據(jù)

45、之前已經(jīng)有了一些關(guān)于不可忽略的因子效應(yīng)的概率的先　　嗆知識，Ｔｓａｉ　?。澹?lt;/b>　?。幔欤ǎ玻埃埃担┨岢隽耍蕜t．　　’定義２與ｐ準則的定義類似，定義如為&l

46、t;b>　　％　?。?lt;/b>　　?！疲海??！苿h　　●一％　　豆蚴％<

47、p>　?。?lt;/b>　　其中鼽ｊ為包含效應(yīng)ｔ，，的模型成為最好模型的概率之和，上式求和要取遍所有包　　含效應(yīng)ｉ，Ｊ的模型．　?。玻?lt;/b>　　Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計</

48、p>　　假定Ｘ是一個有Ⅳ個處理，ｎ個２一水平因子的設(shè)計，２個水平用１和一１　　分別表示高水平和低水平，Ｘ的每一列對應(yīng)于一個因子，每一行定義為一個因子　　二水平組合．．　　定義３設(shè)墨是—個Ｎ．×禮矩陣，且它的元素分別１或．１，則Ｘ的Ｄｏｕｂ

49、ｌｅ　　設(shè)計用Ｄ（恥（妻三）蒜即　?。橐?，～一　　其中。為Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ乘積．　　雌，＝１二）。五　　顯然，ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計Ｄ（Ｘ）的試驗次數(shù)與因子數(shù)

50、為原始設(shè)計ｘ的兩倍．　?。玻醋钚⊥队熬鶆蛐?lt;/p>　　一最小低階投影均勻性準則由Ｆａｎｇ　　ａｎｄ　　Ｑｉｎ（２００５）提出，它就是建立在中心化如　　偏差的基礎(chǔ)上．現(xiàn)在我們來簡要地回顧一下中心化工２

51、偏差．對于｛ｌ，…，８）的任　　意一個非空子集ｔ‘，用三Ｐ＝【０，１Ｐ表示—個包含“中坐標系的Ｊｔ‘Ｊ維超立方體，　　這里Ｊ¨Ｉ為集合Ｕ所含的元素的個數(shù)．三嚴中的一個點記為ｋ，它的分量為嘞。　　歹∈Ⅱ．給定任意點ｋ。用Ｒ（ｋ）來表示點ｋ和三嚴中離ｈ。最近的頂點組成的超<p&

52、gt;　　立方體，即Ｒ（ｋ）是由所有的半開區(qū)間厶０∈缸）的Ｄｅｓｃａｒｔｅｓ積所組成，其中　　ｆ【ｏ，ｈＡ，ｏ≤吩＜蠆１，　　扣｛階），；≤幻＜ｉ．　　記Ｐ為包含【０，１）ｌ中的任意ｎ個點的集合，于是Ｐ的中心化如偏差定義為　?。氵艕u｛莓正。［幽掣刪刪］２砒）ｌ’</

53、p>　?。?lt;/b>　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛遥?ＴＨＥＳＩＳ　　這里求和∑是針對所有非空子集Ⅱ來進行的，Ｒ是Ｐ在王Ｐ上的投影，即　?。妫海剑ǎ抻|，ｔ∈ｕ）：ｋ＝１，…

54、，扎），　?。郑铮毂硎倔w積．一　　為　　如果僅僅考慮點集Ｐ從【ｏ，１）。投影到日。上的均勻性，則相應(yīng)的偏差可定義　　其中Ｐｕ和Ｖｏｌ的意義同上．ＣＬ２，。（Ｐ）值越大則Ｐ在［ｏ’１）‘中的分布就越

55、均勻．　?。茫蹋?，。（Ｐ）被稱為Ⅱ投影偏差．對于１≤ｔ≤島定義　　’　　五（Ｐ）?∑【Ｇ島一尸）】２一（：）［（圭）‘一互麗十芻】ｌ　　顯然，厶（Ｐ）刻畫的ｕｌ是＝ｉ點集尸在《維子空問上的總體均３ｉ勻性，因此向量

56、　　仉（Ｄ），屯（Ｄ），…，厶（Ｄ））度量了點集Ｐ在不同維數(shù)子空間上的投影均勻性．　　定義４設(shè)Ｄｌ和Ｄ２均為二水平的部分因析設(shè)計，ｒ是使得‘（Ｄ１）≠Ｉｒ（Ｄ２）　　的最小的整數(shù)，如果‘（Ｄ１）＜‘（Ｄ２），則稱Ｄ１比Ｄ２有較小的投影均勻性，如果　　沒有設(shè)計比Ｄ１有更小的投影均勻性，則稱Ｄ１具

57、有最小低階投影均勻性．　　顯然最小投影均勻性準則也即＾（Ｄ），屯（Ｄ），…，厶（Ｄ）序貫地達到最?。?lt;/p>　?。玻底钚〉碗A混雜　　‘一個２８－！正規(guī)部分因子設(shè)計Ｄ是一個包含８個二水平因子的設(shè)計，它的因　　子由七個獨立的定義字（Ｄｅｆｉｎｉ

58、ｎｇＷｏｒｄｓ）唯一確定．一個字由表示因子的字母　?。ㄈ缛?，易，…，Ｅ）組成．一個定義字中字母的個數(shù)稱為字長，由ｋ個定義字　　構(gòu)成的群稱為定義對照子群（Ｄｅｆｉｎｉｎｇ　?。茫铮恚颍幔螅?lt;/b>　　Ｓｕｂｇｒｏｕｐ），若用Ａ（Ｄ）記Ｄ的&l

59、t;/p>　　定義對照子群中字長為ｔ的字的個數(shù)，則稱向量（Ａｌ（Ｄ），Ａ２（Ｄ），…，Ａｏ（Ｄ））為設(shè)　　計Ｄ的字長型（Ｗｏｒｄ　　Ｌｅｎｇｔｈ　?。校幔簦簦澹颍睿?lt;/b>

60、　’定義５對任意兩個２“‘的設(shè)計Ｄ１和Ｄ２，設(shè)ｒ為使得４（Ｄ１）≠４（Ｄ２）　　的最小整數(shù)，如果４（Ｄ１）＜４（Ｄ２），則稱Ｄ１比Ｄ２有較小的低階混雜（Ｌｅｓｓ　?。粒猓澹颍幔簦椋铮睿绻麤]有比Ｄ１有更小的低階混雜，則稱Ｄ１具有最小低階混雜（簡稱　?。停粒?lt;/b></p&g

61、t;　　２．６廣義最小低階混雜　?。?lt;/b>　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛遥樱裕龋牛樱桑?lt;/p>　　設(shè)計Ｄ∈Ｄ（ｎ；２５）的廣義字長型定義為（ｑ（Ｄ），碼（Ｄ），…，髯（Ｄ）），其中，&

62、lt;/p>　　群（Ｄ）＝妾∑易（橛８，２）邑（Ｄ），歹＝１，…，島　　”ｋ＝ｏ　　這里　?。?lt;/b>　　是Ｋｒａｗｔｃｈｏｕｋ多項式，&

63、lt;/p>　　且當Ｙ≥ｚ時　　’　?。ǎ海撸?，　?。牛耄ǎ模苍疲桑ǎ悖洌海?，ｄ是Ｄ的任意兩次試驗，ｄＨ（Ｃ，ｄ）＝耐Ｉ，其中婦（ｃ，ｄ）

64、　　是ｃ和ｄ之間的Ｈａｍｍｉｎｇ距離，即ｃ和ｄ之間相同位置上水平不同的位置的個　　數(shù)．　　定義６對于Ｄ（佗；掣）中的任意兩個設(shè)計Ｄｌ和Ｄ２，設(shè)ｒ為使得群（歷）≠　　群（Ｄ１）的最小的整數(shù)，如果Ａ＃（ＤＩ）＜Ａ＃（Ｄ２），則稱Ｄ１比Ｄ２有較小的低階混</

65、p>　　雜．如果沒有設(shè)計比ＤＩ有更小的低階混雜，則稱Ｄｌ具有廣義最小低階混雜（簡稱　?。牵停粒?lt;/b>　　６　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱?/p>

66、ＥＲ＇ＳＴＨＥＳＩＳ　　第三節(jié)　　口和眙準則與ＭＰＵ的等價性　　這—節(jié)里，我們將討論ｐ和％準則與ＭＰＵ間的關(guān)系，我們的結(jié)果表明：在　　某些情形下，ＭＰＵ與ｐ和％準則是等價的．

67、　　‘由Ｆａｎｇ　?。幔睿?lt;/b>　?。眩椋睿ǎ玻埃埃担┲停校蘸停牵停灵g有如下的解析關(guān)系ｔ　　帆（Ｄ）＿壺善（；二沙（Ｄ）＇　　其中山（Ｄ）為廣義字長型（ＡＩ（Ｄ），Ａ２（Ｄ），…，如（Ｄ））的第歹個分量，ＭＩｉ（Ｄ）

68、為　　設(shè)計Ｄ的均勻類型的第ｉ個分量．　　于是，我們有　?。停桑桑ǎ模剑粒保ǎ模?，　?。停保玻ǎ模綋簦粒玻ǎ模祝粒桑ǎ模?，　?。兔ǎ模酱＃粒常ǎ模粒玻ǎ模珘径唬绯福?。（口

69、），　?。停瑁ǎ模剑猓粒矗ǎ模θ纾ǎ模?！蘭２’１８‘８４—３’“２～７，／“Ｊ、］＋ｉ蘭：墨鼉蠡；ｌ壘＝笠Ａ１（Ｄ）　　當設(shè)計Ｄ為正交主效應(yīng)設(shè)計時，ＡＩ（Ｄ）＝Ａ２（Ｄ）＝０．故有　　Ｍ１１（Ｄ）＝Ｍ１２（Ｄ）＝０，　?。停保常ǎ模剑猓粒幔ǎ模?，</p&

70、gt;　?。哇蹋ǎ模焦牛粒ǎ模浚粒粒常ǎ模?lt;/p>　　因此有，　　Ａａ（Ｄ）＝８３Ｍ厶（Ｄ），Ａ４（Ｄ）＝８４ＭＩａ（Ｄ）一０—４）８３Ｍ厶（Ｄ）．　　３．１口準則與Ｍ尸Ｕ的等價性　?。裕螅幔?ｅ

71、ｔ　?。幔欤ǎ玻埃埃埃┳C明了，在ｐ準則下。若Ｄ為最優(yōu)設(shè)計，則Ｄ使得　　如ｌＡ３（Ｄ）＋如Ａ４（Ｄ）　　達到最小，其中屯表示包含｛個主效應(yīng)和ｊ個交互效應(yīng)的合格模型的個數(shù)．　　顯然，若Ｄ為在ｐ準則下的最優(yōu)設(shè)計，則Ｄ必須使得<p

72、>　?。福场救纾币唬ǎ浮矗┮裕病浚腿纾ǎ模福矗叮矗玻停瑁ǎ模?lt;/p>　?。?lt;/b>　?、?lt;/b>　　達到最?。?lt;/b>　　碩士學(xué)位論文&l

73、t;/p>　?。停粒樱裕牛?，ＳＴＨＥＳＩＳ　?。?lt;/b>　　‘注意到，ＭＰＵ準則是序貫最小化ＭＱ（Ｄ），肘如（Ｄ），Ｍ厶（Ｄ），Ｍ厶（Ｄ），故　　它首先考慮的是最小化一維投影。其次是二維的，等等．通過上述討論，我們得到<p&g

74、t;　　如下結(jié)論　　結(jié)論一一當如１一（ｓ一４）如＞＞８４如時，ｐ準貝４與ＭＰＵ準則是一致的．　?。常层U準貝Ⅱ與ＭＰＵ的等價性　?。?lt;/b>　?。裕螅幔?ｅｔ<

75、/p>　?。幔欤ǎ玻埃埃叮┳C明了，在％準則下，若Ｄ為最優(yōu)設(shè)計，則Ｄ使得　　｛２鋤＋已ｌ＋２（８—２）６２）Ａ２（Ｄ）＋６６１Ａ３（Ｄ）＋Ｃ９４２Ａ，（Ｄ），　　最小，其中如表示包含ｉ個主效應(yīng)和Ｊ個兩因子交互效應(yīng)的模型成為最好模型的　　先驗概率之和。

76、　　易見，若口為在如準則下的最優(yōu)設(shè)計。則Ｄ必須使得　　ｅ譴｛２６０＋６１＋２（８—２）矗２｝Ｍ如（Ｄ）＋６ｘ８３峨１缸（８—４）】Ｍ厶（Ｄ）＋６×８４缸＾ｆ厶（Ｄ）．　　達到最?。厦嫠觯停校諟蕜t是序貫最小化Ｍ五（Ｄ），１Ｓ｛≤ｎ，而％則是　　同時考慮最

77、小化他們這三種不同加權(quán)的表達式．因此，我們可以得到如下結(jié)論；　　“　?。?lt;/b>　　”＾　　結(jié)論二ｔ當２鋤＋６１＋２（ｓ一２）｛３２＞＞４８ｂ１￡４２（８—４）】＞＞

78、３８４∈４２時，％準　　則與ＭＰＵ也是一致的．　?。?lt;/b>　　第四節(jié)Ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計中的口準則　　．Ａ＝ｄｌｌ　?。洌保玻ⅲⅲ幔欤欤?？

79、　?。兀ǎ粒?lt;/b>　　因此。我們有如下信息矩陣　?。洌?ｄ１２　　而１奶　?。洌危?ｄＮ２???<

80、;b>　　甜　　缸　　如　　一　　氐

81、;　　硪　　以２～　　執(zhí)　　ｘ（Ａ）’ｘ（Ａ）＝　?、簦ω担骸?lt;/b>　?、舾彬颂J

82、蹦目　　般　　Ⅳ∑嚴Ⅸ斟。∑：ｉ殤　　一　　酗靜弘‰　　薈‰／∑＝１如反－ｉ∑＝１如如…<

83、;/p>　　登磙　　ｏ＝▲　　而對于設(shè)計Ａ的刪ｅ甜叫，＝Ａ三）存在另葉默棚可２　　Ｘ（Ｄ（Ａ））ｐ＋毛其中　?。?lt;/b>

84、;　　碩士學(xué)位論文　　ＭＡＳＴＥＲ，ＳＴＨＥＳＩＳ　　１　?。洌欤?lt;/b>　?。洌保病洌欤?lt;/b></

85、p>　?。洌?lt;/b>　?。洌保病洌保?lt;/b>　?。ǎ模ǎ粒?lt;/b>　?。比纾?lt;/b>　?。洌玻病洌病＃洌玻?lt;

86、/p>　?。洌玻病?lt;/b>　　‰“．勘 ‰屯如　　‰‰翰　　如塒砌 ‰噸噸　　‰

87、噸噸　　故　?。?lt;/b>　?。洌危?lt;/b>　?。洌怼洌危钜蝗纾币唬洌怼洌巍?lt;/p>　?。辏颍ǎ模ǎ粒ǎ模ǎ?/p>

88、））＝　?。?，ＴＯＩ、　?。埽模?ｓ／　　其中　　Ⅳ　?。?/p>

89、Ｎ　　Ｎ　?。病七荆?lt;/b>　?。椋唬?lt;/b>　?。?lt;/b>

90、蓬蘆　　如　　∑　?。?lt;/b>　　２∑ｄｆｌ

91、ｉ＝１　　２∑咯　?。椋剑?lt;/b>　?。病破瑁迸叮病?lt;/b>　?。椋剑?lt;/b>&l

92、t;b>　?。病埔玻薄?lt;/b>　　？＝　　ＮＮ　?。病破疲?２∑畦２ｄｉｌ　?。?lt;/b><

93、;b>　?。病颇?lt;/b>　　…　?、?lt;/b>　　２∑ｄｑ２ｄｉｎ　?。欤剑?lt;/b><p&

94、gt;　　‘＝１　?。?lt;/b>　　Ｎ　?。?lt;/b>　　２∑函。２∑‰函１２∑‰應(yīng)２…　　仁１

95、ｔ＝１１｝＝１　?。?lt;/b>　　一Ⅳ∑：ｉ　　．磙　?。?２登礙

96、　　ｌ爐１　?。?lt;/b>　　２∑五１ｄ‘２　?。椋剑?lt;/b>　　Ｎ&

97、lt;p>　?、?lt;/b>　?。病品矗?lt;/b>　　Ｎ　　。　?。?lt;/b>&l

98、t;p>　　２　?。桑?lt;/b>　　２∑南ｄ‘１　　扛１　?。病浦?lt;/b>

99、　　‘＝１　?。病迫纾?lt;/b>　?。椋剑?lt;/b>　?。?lt;/b>　　ｌ＼</p&

100、gt;　　ＮＮ　?。病迫纾病迫珏?lt;/b>　?。椋剑?‘；ｌ　?、?ｌ　　∑&l

101、t;/p>　?。埃旌停模卜謩e為（ｎ＋１）×ｎ和ｎ×∞＋１）階元素全為０的矩陣。　　根據(jù)Ｔｓａｉ　?。澹?lt;/b>　?。幔欤ǎ玻埃埃埃?，和第二節(jié)中的定義，我們知道對于極大模型；&

102、lt;p>　　可＝　?、?lt;/b>　　碩士學(xué)位論文　　ＭＡＳＴＥＲ，ＳＴＨＥＳＩ￥　?。兀ǎ粒妫椋?，其蠆定義為

103、鞏國＝磊Ｉ備２ｎ若２ｎ％碼　　其中，鋤＝鑫，碭（ｆ，歹＝ｏ，…，ｎ）為ｘ（Ａ）何（Ａ）的ｏ＋ｌ，歹＋１）元＇％為　　包含效應(yīng)ｔ，Ｊ的合格模型的個數(shù)．　　我們可以定義Ａ的ｄｏｕｂｌｅ設(shè)計Ｄ（Ａ）的護值為　　口（Ｄ（Ａ））＝去∑∑％％

104、　?。踩ド?；％蚴＋磊１。萎。，萎?！薄埃?lt;/p>　　●～伽　　?！疲海?軌∑一。％　　％　?。ァ啤啤耄?lt;/b>　　其中，勺＝嘉

105、，％（ｔ，ｄ＝ｏ，…，２ｎ）為ｘ（Ｄ（Ａ）），ｘ∽（腳）的ｏ＋１，歹＋１）元，　　毗ｊ為包含效應(yīng)｛，Ｊ的合格模型的個數(shù)．　　由上面推導(dǎo)可知；　　１）當ｉ∈１１，佗】，Ｊ∈ｈ＋１，２州或ｉ∈ｎ＋１，２ｈｉ，Ｊ∈ｆｌ，叫時

106、;　　％＝０　　即　　心產(chǎn)上Ｌ：０　　故　　，ｎ<b

107、>　　ｎ　　鼽　　卵㈥）２去墨萎勺蚴＋磊１。妻２ｒ，。，萎。％螄　?。玻┊敚?，Ｊ∈陋＋１，２叫時，設(shè)｛７＝ｉ—ｎ，Ｊ’＝歹一ｎ，則由上面推導(dǎo)可知。　　口巧＝ａ（ｉ一砷，ａ一扛）＝啦０，，

108、　　即　　勺２　?。颍?，ｊ，　?。保?lt;/b>　　故上面第二邵分ｃ口化為<p&g

109、t;　　．　?。?lt;/b>　　Ｚｎ　?。咭弧唬?lt;/b>　?。?，<p&g

110、t;　　去若，要。蚋…坩　　故　　口ｃ。ｃ瑚＝去喜妻ｑ螄＋磊Ｉ備ｎ三ｎ勺螄ｍｍ，一去喜ｎ。伽ｍｈ　?。海?lt;/b>　?。呷ト?；勺‰＋鈕ｃ㈣，。訓(xùn)一者若砌ｔｔ，ｍ脅&l

111、t;/p>　　由上面矩陣知，當｛，歹∈【１，川，時，（記劫為Ｘ＇Ｘ的（ｉ，力元）　?。ィ窖纾幔椋椋幔骄睃儯剑保柴vａｉｉ－ａｊｊ＝知　?。?lt;/b>　?。?lt;/b>

112、ｎ　　而當Ｎ＞ｎ＋銹時，對Ｙ＝∑島國＋∑∑助啦ｑ于是有　　鞏２　?。婺蹒劊玻病?，ｉ≠Ｊ　　ｊ謦％。嚷，，ｉ∥

113、鋤＝∑磁?２嚷，　　‘＝１　?。玻?凱加　　∑　?。椋剑欤辏剑?lt;/b><

114、p>　　踟　　嘶　?。?lt;/b>　　登器三 ‰芑；ｉ　　廊&l

115、t;p>　　‰　　篁　　孫∑：ｉ　　嚷　?。拆?lt;/b><

116、;p>　　對于ｔ，，∈ｆｏ，嘲時。叫甜＝＂（ｉ＋帕，ｔｊ佃），（由其定義可見）　　故將其帶入　　護（Ｄ（卅）　??；　　榔咖去砉～毗ｎ&

117、lt;/b>　?。?lt;/b>　　，一伽●一‰　　?！凭疲海?lt;/b>　　?！频取坪鳎悖囊蝗ジG懈嗍ｎ　　碩士學(xué)

118、位論文　　ＭＡＳＴＥＲ＇ＳＴＨＥＳＩＳ　　將％帶入上式，得　　口（Ｄ（Ａ））　　．<b&

119、gt;　　ｎ　?。?lt;/b>　　‰一２　　ｎ　?。铮?lt;/b>　　２去（∑∑

120、（２ｎｊ）∑ｃ；ｎ＿２．２％＋∑２％?∑魄－１．２讎＋－）　　，Ｉ＝Ｉｋ＝Ｏ　　二一…ＥＦｉ０∑嚷＿１．２ｑ＋－　?。耄剑?lt;/b>　　又因為砸ｋ和札ｂ的值與ｉ，Ｊ均無關(guān)，故可記

121、;　　％＝｛也Ａ１篙，　　％＝垤篙，　　一（。（伽２磊１‘備ｎ蓋ｎ（ｚ％）?Ｂ，＋壹Ｉ＝１。＂島）～去砉伽慍　　，。一（。（伽＝未（馬，喜騫ｃｚ嘲＋島?壹ｉ＝１ｚ嘲一即磊１若ｎ嘞

122、;　　同理　　一　?。?，１　　”　　蠆２未∽ｒ圣薹％＋缸若％’　　墨因為％＝互１％，故帶入得&l

123、t;/p>　　刪臚慧萬一喜死ｃ甕圳一磊１薹ｎ惝　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕?Ｒ，ＳＴＨＥＳＩＳ　　其中　?。睿铮健迫?２皤，雨＝∑锘?２曜&l

124、t;p>　　：三；　　任１柚　　Ａ，＝∑磷－２．２％，Ａ。＝∑鐒－２．群“，　?。玻耄睿揭唬埃?lt;/b>　　。器一１<

125、/p>　?。拢保健疲ィ撸玻踩拢病瘝u＝∑嗨－１．２％ｚ　　死。毳５ｉｉ２壺一鑫＝嘉　　對于兩水平設(shè)計來講　　∑礞＝去，　　。－

126、;　　喜％ｃ箍刪＝甕一島　　故＋　　唧））－鬻－＋（Ｂ２一甕）一磊１；１，１帆　　若Ａ是一個ｎｘｎ平衡設(shè)計，則　　一～荔枷</b&

127、gt;　　故上式進—步化為　　．　　?。ㄟ藁郏ㄒ滓欢粒玻拢?lt;/p>　　Ｊ．，　　由上式我們可知：對于２水平的且ｔｌ&#

128、215;ｎ陣為平衡設(shè)計的兩個設(shè)計西，如，若蠆（ｄ１）＜　　口（ｄ２）則Ｏ（Ｄ（ｄ１））＜口（Ｄ（ｄ２））．　　由此，我們可以得到如下定理：　　定理１：對于２水平的平衡設(shè)計來說，如果原設(shè)計在０準則下是最優(yōu)的，則其　?。模铮酰猓欤逶O(shè)計在０準則下也是最優(yōu)的．

129、　?。保?lt;/b>　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛欤?，ＳＴＨＥＳＩＳ　　參考文獻　　【１】Ｂｏｘ，Ｇ．Ｅ．Ｐ．ａｎｄＪ．Ｓ．Ｈｕｎｔｅｒ．（１９

130、６１）．Ｔｈｅ妒一ｐ　?。妫颍幔悖簦椋铮睿幔?ｆａｃｔｏｒｉａｌ　　ｄｅｓｉｇｎｓ（Ｉ　?。幔睿?lt;/b>　?。桑桑裕澹悖瑁睿铮恚澹簦颍椋悖?３：３１１—３５１，４４９－４５８．

131、　　【２】Ｃｈｅｎｇ，Ｃ．Ｓ．（１９９５）．Ｓｏｍｅ　?。玻常海?，１２２３－１２３３．　?。穑颍铮辏澹悖簦椋铮?ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｏｒｔｈｏｇｏｎａｌａｒｒａｙｓ．Ａｎｎ．Ｂｔａｔｉｓｔ　?。ǎ场浚茫瑁澹睿纾茫樱?，Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，Ｄ．Ｍ．ａｎｄＳｕｎ，Ｄ．Ｘ．（１９９９）．

132、Ｍｉｎｉｍｕｍ　?。幔猓澹颍颍幔簦椋铮?ａｎｄ　　ｍｏｄｅｌｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｆｏｒｔｗｏ－ｌｅｖｅｌｆｒａｃｔｉｏｎａｌｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎｓ．Ｊ．Ｒ．Ｓｔａｔｉｓｔ．８０ｃ．Ｂ６１：　?。福担梗常?lt;/b>　　【

133、４】Ｃｈｅｎｇ，Ｃ．Ｓ．，Ｄｅｎｇ，Ｌ．Ｙ．ａｎｄＴａｎｇ，Ｂ．（２００２）．Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　?。椋睿椋睿椋恚酰欤?ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ　?。幔睿?lt;/b>　?。洌澹螅椋纾?ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｆｏｒｎｏｎｒｅｇｕｌａｒｆｒａｃｔｉｏｎａｌｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉ

134、ｇｎｓ．Ｓｔａｔｉｓｔ．Ｓｉｎｉｃａ１２：９９１－　?。保埃埃埃?lt;/b>　　∥　　【５】Ｆａｎｇ，Ｋ．Ｔ．，Ｌｉｎ，Ｄ．Ｋ．Ｊ．，Ｗｉｎｋｅｒ，Ｐ．ｅｔａ１．，Ｕｎｉｆｏｒｍｄｅｓｉｇｎ：Ｔｈｅｏｒｙａｎｄ<

135、p>　?。裕澹悖瑁睿铮恚澹簦颍椋悖?，２０００，４２（３）：２３７－２４８．　?。幔穑穑欤椋悖幔簦椋铮睿螅?lt;/p>　　ｆ６】Ｆａｎｇ，Ｋ．Ｔ．，Ｍｕｋｅｒｊｅｅ，Ｒ．，Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙａｎｄａｂｅｒｒａｔｉｏｎ　?。椋?ｒｅｇｕｌａｒ<p&g

136、t;　?。妫颍幔悖簦椋铮酰?ｏｆｔｗｏ－ｌｅｖｅｌｆａｃｔｏｒｉａｌｓ，Ｂｉｏｍｅｔｒｉｋａ，２０００，８７（１）：１７３－１９８．　　唧Ｆａｎｇ，Ｋ．Ｔ．，Ｌｉｎ，Ｄ．Ｋ。ＪＬｉｎ，Ｍ．Ｑ．（２００３）．Ｏｐｔｉｍａｌｍｉｘｅｄ－ｌｅｖｅｌｓｕｐｅｒｓａｔｕｒａｔｅｄ　?。洌澹螅椋纾睿停澹簦颍椋耄?lt;/p>

137、?。担福海玻罚埂玻梗保?lt;/p>　　１８】Ｆａｎｇ，Ｋ．Ｔ．，Ｑｉｎ，Ｈ．，Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ　?。穑幔簦簦澹颍?ａｎｄｒｅｌａｔｅｄｃｒｉｔｅｒｉａｆｏｒ　?。簦鳎铮欤澹觯澹?lt;/b>　?。妫幔悖簦铮颍椋幔欤螅?lt;/p><

138、;p>　?。福悖椋睿澹睿悖屦嚕茫瑁椋睿?Ｓｅｔ．ＡＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，２００５．Ｖ０１．４８Ｎｏ．１１－１１．　　【９】Ｆａｎｇ，Ｋ．Ｔ．，Ｌｉ，Ｒ．ｚ．，Ｓｕｄｊｉａｎｔｏ，Ａ．（２００６）．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄ　?。牛穑澹颍椋恚澹睿簦螅茫瑁幔穑恚幔睿Γ龋幔撸桑簦茫遥茫?lt;/p>

139、　，　　ＭｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒＣｏｍｐｕｔｅｒ　　【１０］Ｆｒｉｅｓ，Ａ．ａｎｄＷ．Ｇ．Ｈｕｎｔｅｒ．（１９８０）．Ｍｉｎｉｍｕｍ　?。玻玻海叮埃保叮埃福?lt;/p>　　ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ　?。玻肷耄洌澹螅椋纾睿?/p>

140、．Ｔｅｃｈｎｏｍｅｔｒｉｃｓ　　【１１】Ｍａ，Ｃ．Ｘ．ｔＦａｎｇ，Ｋ．Ｔ．（２００１）．Ａ　　ｎｏｔｅｏｎ　　ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　?。幔猓澹颍颍幔簦椋铮?ｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎｓ．<p&

141、gt;　?。停澹簦颍椋耄?５３：８５－８９．　　【１２１Ｍｕｋｅｒｊｅｅ，Ｒ．ａｎｄＷｕ，Ｃ．Ｆ．Ｊ．（２００６）．ＡＭｏｄｅｍ　?。樱穑颍椋睿纾澹颍?lt;/b>　?。裕瑁澹铮颍?ｏｆＦａｃｔｏｒｉａｌＤｅｓｉｇｎｓ．

142、　　碩士學(xué)位論文　?。停粒樱裕牛?，ＳＴＨＥＳＩＳ　　【１３］Ｑｉｎ，Ｈ?，Ａｉ，Ｍ?Ｙ．ａｎｄＮｉｎｇ，Ｊ．Ｈ．（２００５）．Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ　?。幔恚铮睿?ｓｏｍｅｏｐｔｉｍａｌｃｒｉｔｅｒｉａ　?。妫铮?ｒａｎｋｉｎｇｆｒａｃｔｉｏｎａ

143、ｌｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎｓ．Ａｃｔａ　?。停幔簦瑁福悖椋?lt;/b>　　【１４１Ｔａｎｇ，Ｂ．ａｎｄＷｕ，Ｃ．Ｆ．Ｊ．（１９９６）．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ　?。铮?ｍｉｎｉｎｍｍ　　ａｂ∞礎(chǔ)ｉ∞擴一ｔ

144、　?。洌澹螅椋纾睿?ｉｎｔｅｒｍｓ　?。铮?ｔｈｅｉｒｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙｄｅｓｉｇｎｓ．Ａｎｎ．Ｓｔａｔｉｓｔ２４：６，２５４９－２５５９．　　【ｌ５｜Ｔａｎｇ，Ｂ．，Ｄｅｎｇ，Ｌ．Ｙ．（１９９９）．Ｍｉｎｉｍｕｍ　?。玻罚海保?/p>

145、１４－１９２６．　　Ｇ２一ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎｓ．Ａｎｎ．Ｓｔａｔｉｓｔ　?。郏保叮?Ｔａｎｇ?Ｂ?（２００１）?Ｔｈｅｏｒｙ　?。铮?Ｊ－ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｆｒａｃｔｉｏｎａｌｆａｃｔｏｒｉａｌ　?。洌澹螅椋纾睿?/p>

146、ａｎｄｐｒｏ－　?。辏澹悖簦椋铮?ｊｕｓｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｉｎｉｍｕｍＧ２一ａｂｅｒｒａｔｉｏｎ．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｋａ　?。螅福ǎ玻海矗埃保矗埃罚?lt;/p>　?。郏保冢?Ｔｓａｌ，Ｐ．Ｗ?，Ｇｉｋｎｏｕｒ，Ｓ．Ｇ．ａｎｄ　　Ｍｅａｄ，瓦，Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ

眾賞文庫> 全部分類> 畢業(yè)設(shè)計

溫馨提示

1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

θ和θ_%2cb_準則的幾個新結(jié)果

文檔簡介

溫馨提示

最新文檔

評論

θ和θ_%2cb_準則的幾個新結(jié)果

文檔簡介

溫馨提示

最新文檔

評論

免費下載