最適ロバスト設計:バイアスと分散の制限
分析
この論文は、モデルの誤指定に対してロバストな実験設計の問題に取り組みます。バイアス制限の下での分散最小化と、分散制限の下でのバイアス最小化という2つの主要な最適化問題に焦点を当てています。この論文の重要性は、最大統合平均二乗誤差を最小化するミニマックス設計が、これら両方の問題に対する解を提供することを示している点にあります。これは、ロバストな実験設計のための統一されたフレームワークを提供し、異なる最適化目標を結びつけます。
重要ポイント
参照
“両方の問題に対する解は、ミニマックス設計によって与えられ、それらの調整定数の適切な値が選択されます。”