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研究生:藍旭傑
研究生(外文):Lan,Shiuh Jay
論文名稱:線性羅吉斯迴歸模型的最佳D型逐次設計
論文名稱(外文):The D-optimal sequential design for linear logistic regression model
指導教授:江振東江振東引用關係
指導教授(外文):Jhang,Jung Ton
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:統計學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:最佳D型設計Fisher資訊矩陣線性羅吉斯迴歸模型逐次實驗設計
外文關鍵詞:D-optimal designFisher information matrixLinear logistic
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假設二元反應曲線為簡單線性羅吉斯迴歸模型,在樣本數為偶數的前題下
,所謂的最佳D型設計是直接將半數的樣本點配置在第17.6個百分位數,
而另一半則配置在第82.4個百分位數。很遺憾的是,這兩個位置在參數未
知的情況下是無法決定的,因此逐次實驗設計法在應用上就有其必要性。
在大樣本的情況下,本文所探討的逐次實驗設計法在理論上具有良好的漸
近最佳D型性質。尤其重要的是,這些特性並不會因為起始階段的配置不
盡理想而消失,影響的只是收斂的快慢而已。但是在實際應用上,這些大
樣本的理想性質卻不是我們關注的焦點。實驗步驟收斂速度的快慢,在小
樣本的考慮下有決定性的重要性。基於這樣的考量,本文將提出三種起始
階段設計的方法並透過模擬比較它們之間的優劣性。

The D-optimal design is well known to be a two-point design for
the simple linear logistic regression function model. Specif-
ically , one half of the design points are allocated at the
17.6- th percentile, and the other half at the 82.4-th
percentile. Since the locations of the two design points depend
on the unknown parameters, the actual 2-locations can not be
obtained. In order to dilemma, a sequential design is somehow
necessary in practice. Sequential designs disscused in this
context have some good properties that would not disappear even
the initial stgae is not good enough under large sample size.
The speed of converges of the sequential designs is influenced
by the initial stage imposed under small sample size. Based on
this, three initial stages will be provided in this study and
will be compared through simulation conducted by C++ language.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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