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D_S-optimal designs for Kozak's tree taper model

机译:科扎克树锥度模型的D_S优化设计

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摘要

In this work, we study D_S -optimal design for Kozak's tree taper model. The approximate D_S -optimal designs are found invariant to tree size and hence create a ground to construct a general replication-free D_S -optimal design. Even though the designs are found not to be dependent on the parameter value p of the Kozak's model, they are sensitive to the s × 1 subset parameter vector values of the model. The 12 points replication-free design (with 91% efficiency) suggested in this study is believed to reduce cost and time for data collection and more importantly to precisely estimate the subset parameters of interest.
机译:在这项工作中,我们研究D_S-Kozak树锥度模型的最佳设计。发现近似的D_S最优设计对于树的大小是不变的,并且因此创建了构建通用的无复制的D_S最优设计的基础。即使发现设计不依赖于Kozak模型的参数值p,它们也对模​​型的s×1个子集参数矢量值敏感。这项研究中建议的12点无复制设计(效率为91%)被认为可以减少数据收集的成本和时间,更重要的是精确估计感兴趣的子集参数。

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