d-оптимальный критерий Нейера

представляет D-оптимальный тест Нейера собой тест на чувствительность. Его можно использовать для ответа на такие вопросы, как «Как далеко в среднем может упасть коробка с яйцами, прежде чем одна разобьется?» Если эти коробки для яиц очень дорогие, человек, проводящий тест, хотел бы свести к минимуму количество упавших коробок, чтобы сделать эксперимент дешевле и провести его быстрее. Тест Нейера позволяет экспериментатору выбрать эксперимент, дающий больше всего информации. В этом случае, учитывая историю уже брошенных коробок для яиц, а также то, сломались ли эти коробки или нет, тест Нейера говорит: «Вы узнаете больше всего, если уроните следующую коробку для яиц с высоты 32,123 метра».

Приложения

Тест Нейера полезен в любой ситуации, когда вы хотите определить среднее количество данного стимула, необходимое для запуска реакции. Примеры:

Прочность материала: как далеко должна упасть такая бутылка, наполненная моющим средством, прежде чем она разобьется?
Эффективность препарата - сколько этого препарата достаточно, чтобы вылечить данное заболевание?
Токсикология – какой процент зараженных семян достаточен, чтобы привести к гибели птицы этого вида?
Сенсорный порог — насколько сильным должен быть свет, чтобы фотодетектор его уловил?
Порог повреждения: насколько громким должен быть звук, чтобы микрофон можно было повредить?

История

Оптимальный тест Нейера-d был описан Барри Т. Нейером в 1994 году. Этот метод заменил более ранний анализ Брюстона или «тест вверх и вниз», который был разработан Диксоном и Мудом в 1948 году, чтобы позволить выполнять вычисления с помощью карандаша и бумаги. Образцы тестируются при различных уровнях стимулов и фиксируются результаты (реакция или отсутствие реакции). Тест Нейера помогает экспериментатору выбирать уровни теста, которые предоставляют максимальное количество информации. В отличие от предыдущих методов, которые были разработаны, этот метод требует использования компьютерной программы для расчета уровней тестирования.

не имеет прямого отношения к методу тестирования, Хотя метод анализа отношения правдоподобия он часто используется для анализа результатов тестов, проводимых с помощью D-оптимального теста Нейера. Комбинированные методы тестирования и анализа широко известны как тест Нейера.

Дрор и Стейнберг (2008) предлагают другой метод планирования эксперимента , который более эффективен, чем метод Нейера, поскольку позволяет использовать критерий D-оптимального планирования с самого начала эксперимента. Более того, их метод расширен для работы с ситуациями, которые не обрабатывались предыдущими алгоритмами, включая расширение от полностью последовательных планов (обновление плана после каждого наблюдения) до групповых последовательных планов (любое разделение эксперимента на блоки многочисленных наблюдений), от бинарного ответа («успех» или «неудача») к любой обобщенной линейной модели и от одномерного случая к лечению нескольких предикторов (например, разработка эксперимента для проверки ответа при медицинском лечении, когда экспериментаторы меняют дозы два разных препарата).

См. также

Ссылки

Дж. В. Диксон и А. М. Муд (1948), «Метод получения и анализа данных о чувствительности», Журнал Американской статистической ассоциации , 43, 109–126.
Б.Т. Нейер (1994), «Тест чувствительности на основе D-оптимальности», Technometrics , 36, 61–70.
Б.Т. Нейер (1992), «Анализ тестов на чувствительность», MLM-3736, EG&G Mound Applied Technologies, Майамисбург, Огайо.
Х.А. Дрор и Д.М. Стейнберг (2008), «Последовательные экспериментальные планы для обобщенных линейных моделей», Журнал Американской статистической ассоциации , 103, номер 481, 288–298.