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Optimal Design of Experiments

Name: Optimal Design of Experiments
Brand: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S.
SKU: 02050183
Price: 137.79 EUR
Availability: PreOrder
Author: Friedrich Pukelsheim
ISBN: 9780898716047

Friedrich Pukelsheim

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 02050183

Verlag Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., März 2006

Optimal Design of Experiments offers a rare blend of linear algebra, convex analysis, and statistics... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 02050183

337 b

Demnächst

137.79 € inkl. MwSt.

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Veröffentlichung 10. 07. 2026

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Optimal Design of Experiments offers a rare blend of linear algebra, convex analysis, and statistics. The optimal design for statistical experiments is first formulated as a concave matrix optimization problem. Using tools from convex analysis, the problem is solved generally for a wide class of optimality criteria such as D-, A-, or E-optimality. The book then offers a complementary approach that calls for the study of the symmetry properties of the design problem, exploiting such notions as matrix majorization and the Kiefer matrix ordering. The results are illustrated with optimal designs for polynomial fit models, Bayes designs, balanced incomplete block designs, exchangeable designs on the cube, rotatable designs on the sphere, and many other examples.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Optimal Design of Experiments

Autor Friedrich Pukelsheim

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2006

Anzahl der Seiten 483

EAN 9780898716047

ISBN 0898716047

Libristo-Code 02050183

Verlag Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S.

Gewicht 527

Abmessungen 151 x 227 x 20

Kategorie

Mathematik und Naturwissenschaften > Mathematik > Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Mathematik und Naturwissenschaften > Mathematik > Optimierung

Mathematik und Naturwissenschaften > Naturwissenschaften, allgemein > Mathematik für Wissenschaftler

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Technologie, allgemein > Mathematik für Ingenieure

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