はじめに

最適計画は、何らかの統計的基準に関して最適である実験計画の一種です。統計モデルを推定するための実験計画では、最適な計画により、バイアスなしで最小の分散でパラメータを推定できます。最適でない設計では、最適な設計と同じ精度でパラメーターを推定するために、より多くの実験を実行する必要があります。実際的には、実験を最適化することで実験コストを削減できます。

D-最適設計とは何ですか?

コンジョイント分析 D 最適設計は、コンジョイント分析 (離散選択) 質問に対する D 最適性に基づいた設計です。一般に、D-Optimality は、目的の一連の実験を使用して研究対象を最適化または調査する概念です。 |(X'X)−1| を最小化するか、同等に設計の情報行列 X'X の行列式を最大化しようとします。

D-Optimal Design をセットアップするにはどうすればよいですか?

タスク数とタスクごとのコンセプトの積は、 7 以上である必要があります。

Edit Conjoint Question >> Design Type に移動します。

[デザインタイプ] として D-Optimal を選択します。
versions を選択します。
Start をクリックします。

Save Settings をクリックします。

D-Optimal Design 生成時のバージョンオプションとは何ですか?

ここで、生成する D-Optimal デザインのバージョンの数を指定します。複数のバージョンを選択した場合、合計タスクが (指定されたタスクの数) X (指定されたバージョンの数) に等しい大規模な D 最適設計が生成されます。アンケートの回答中、各回答者は質問で指定された数のタスクを受け取りますが、これらは以前に生成された大規模な D 最適設計からランダムに選択されます。

ライセンス

この機能は、次のライセンスで利用できます。

Research Edition

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