在R中计算实验设计的D-效率

Question

我有一个实验性的设计。我想计算它的D效率。我以为R包AlgDesign能帮上忙。我找到了生成设计的函数optFederov，如果用户想要的话，它会返回D效率。但是，我不想使用optFederov来生成设计--我已经有了我的设计！我尝试了eval.design(~.，我的设计)。但它给我的唯一指标是:行列式、A、对角性和gmean.variances。也许有一种方法可以从行列式或A到D-效率(我不是数学家，所以我不确定)。或者可以说，用其他方法“手动”计算D效率？

非常感谢你的任何提示！

Answer 1

我当时正在做一个类似的项目。我在这个link中找到了公式Deff = (|X'X|^(1/p))/ND。其中X是模型矩阵，p是线性模型中的betas数，ND是实验的运行次数。你可以像这样编写一个代码，它就能做到这一点。

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

我为我的项目使用JMP测试了结果，所以我相信这是正确的公式

Answer 2

行列式是eval.design给出的第一个结果，即D-效率。