计算R中实验设计的D效率

Question

我有一个实验设计。我想计算它的D效率。我认为R包AlgDesign可以有所帮助。我找到了函数optFederov，它生成设计，如果用户愿意，它会返回D效率。然而，我不想使用optFederov来生成设计——我已经有了我的设计！我尝试过eval.design（~.，mydesign）。但它给我的唯一度量是：行列式、A、对角化和gmean.variance。也许有一种方法可以从行列式或A到D的效率（我不是数学家，所以我不确定）。或者可以用其他方法"手动"计算D效率？

非常感谢你的提示！

Answer 1

我在做一个类似的项目。我在这个链接中找到了这个公式Deff=（|X'X|^（1/p））/ND。其中X是模型矩阵，p是线性模型中贝塔的数量，ND是实验的运行次数。你可以做一个这样的代码，它就能完成任务。

det(t(X)%*%X)^(1/beta)/(numRuns)

我在我的项目中使用JMP测试了结果，所以我相信这是正确的公式

Answer 2

行列式，eval.design给出的第一个结果，是D-效率。