論文の概要: Factor selection in screening experiments by aggregation over random models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13497v1
• Date: Thu, 26 May 2022 17:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 15:03:04.082756
• Title: Factor selection in screening experiments by aggregation over random models
• Title（参考訳）: ランダムモデル上の凝集によるスクリーニング実験における因子選択
• Authors: Rakhi Singh, John Stufken
• Abstract要約: Gauss-Dantzig Selector (GDS) は、しばしばスクリーニング実験において好まれる分析方法である。 ランダムモデル(GDS-ARM)上のガウス・ダンツィヒ選択子集約と呼ばれる新しい解析手法を提案する。 これらの異なる分析の結果は、重要な要因を特定するために集約される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Screening experiments are useful for screening out a small number of truly important factors from a large number of potentially important factors. The Gauss-Dantzig Selector (GDS) is often the preferred analysis method for screening experiments. Just considering main-effects models can result in erroneous conclusions, but including interaction terms, even if restricted to two-factor interactions, increases the number of model terms dramatically and challenges the GDS analysis. We propose a new analysis method, called Gauss-Dantzig Selector Aggregation over Random Models (GDS-ARM), which performs a GDS analysis on multiple models that include only some randomly selected interactions. Results from these different analyses are then aggregated to identify the important factors. We discuss the proposed method, suggest choices for the tuning parameters, and study its performance on real and simulated data.
• Abstract（参考訳）: スクリーニング実験は、多くの潜在的に重要な要因から、少数の真に重要な要因をスクリーニングするのに有用である。 Gauss-Dantzig Selector (GDS) は、しばしばスクリーニング実験において好ましい分析方法である。 主効果モデルを考えると誤った結論が出るが、2要素相互作用に制限された相互作用項を含むと、モデル項の数が劇的に増加し、GDS分析に挑戦する。 ランダムに選択された相互作用のみを含む複数のモデル上でgds分析を行うgauss-dantzig selector aggregate over random models (gds-arm) と呼ばれる新しい解析法を提案する。 これらの異なる分析結果が集約され、重要な要因が特定される。 提案手法について検討し,チューニングパラメータの選択を提案し,実データとシミュレーションデータを用いてその性能について検討する。

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