实验设计与逻辑回归方法解析
在统计学和实验设计领域,D - 最优性算法以及逻辑回归方法是非常重要的工具。下面将详细介绍D - 最优性算法在非线性逻辑模型中的应用,以及逻辑回归方法的原理、实现和应用场景。
1. D - 最优性算法
D - 最优性算法是基于等价定理推导而来,其具体步骤如下:
1. 设置初始设计 :设定一个初始设计 ( \epsilon^{(0)} \in \mathbb{R}^+ )。
2. 寻找最大值点 :从 ( \epsilon^{(n)} \in \mathbb{R}^+ ) 出发,找到使 ( \sum_{x_2 \in \Omega_2} x^T M^{-1}(\epsilon^{(n)}) x \tilde{\epsilon} {2|13}(x_2|x_1, x_3) ) 达到最大值的点 ( x^{(n)}_3(x_1) )。
3. 确定新的条件设计 :新的条件设计 ( \epsilon^{(n + 1)} {3|1}(x_3|x_1) ) 由下式确定:
( \epsilon^{(n + 1)} {3|1}(x_3|x_1) = \left(1 - \frac{1}{n + 1}\right) \epsilon^{(n)} {3|1}(x_3|x_1) + \frac{1}{n + 1} \mathbb{1} {x^{(n)}_3(x_1)}(x_3) )
其中 ( \mathbb{1} {x^{(n)} 3(x_1)} ) 是在 ( x^