王晓迪

中央财经大学统计与数学学院, 北京 100081

出版日期:2020-02-25发布日期:2020-05-29

Construction of Optimal Symmetrical Latin Hypercube

WANG Xiaodi

School of Statistics and Mathematics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081

Online:2020-02-25Published:2020-05-29







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基于模型对称分解的对称全局敏感性分析在 高维复杂模型的推断中起着重要作用. Wang和Chen (2017)提出 了一种对称设计来获得对称灵敏度指标的估计, 此设计具有 较高的抽样效率且不需要得到对称分解项的解析表达. 然 而, 给定试验次数, 对称设计的生成具有较强的随机性, 导致某些设计的空间填充性较差且在低维投影上出现塌陷. 文章提出了一种对称拉丁超立方体, 使对称设计同时具有拉丁超立方体结构, 从而在保持设计对称性的基础上最大化一维投影的均匀性. 通过剖析设计的结构得到了对称拉丁超立方体的构造方法. 同时, 进一步提出最优化算法, 得到具有最优中心化$L_2$ 偏差的对称拉丁超立方体设计. 通过一个构造算例, 验证了所得设计的优良性.

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