Multiple-objective optimality criteria for regression designs
Optimal regression designs have been investigated for various regression models and optimality criteria. They depend on the proposed regression model and the optimality criterion. However, for practical applications, the proposed regression model is only an approximation and may have various possible deviations from the true model. In addition, researchers may be interested in several objectives of the regression model. The optimal design from a single-objective optimality criterion often does not work well. To address these issues, we propose robust design criteria to construct optimal designs, which are robust against possible model departures and robust for various optimality criteria. In particular, multiple-objective optimality criteria are discussed, and the connections among them are obtained.
Conditions d'optimalité à objectifs multiples pour les plans de régression
Des plans de régression optimaux ont été étudiés pour divers modèles de régression et conditions d'optimalité. Ils dépendent du modèle de régression proposé et de la condition d'optimalité. Cependant, pour les applications pratiques, le modèle de régression proposé n'est qu'une approximation et peut présenter divers écarts possibles par rapport au modèle réel. De plus, les chercheurs peuvent s'intéresser à plusieurs objectifs du modèle de régression. Ainsi, le plan optimal issu d'une condition d'optimalité à objectif unique ne fonctionne souvent pas bien. Pour remédier à ces problèmes, nous proposons des conditions de conception robustes pour construire des conceptions optimales, qui sont robustes face aux éventuels écarts du modèle et aussi à diverses conditions d'optimalité. Tout particulièrement, nous abordons trois conditions d'optimalité à objectifs multiples et présentons les liens entre eux.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais