Используя функцию eval.design (пропуская X также, что и дизайн, полученный от optFederov), я получаю определитель, I, A, Geff, Deffbound, диагональ, но я не могу найти значение, которое дает D-эффективность, есть ли способ рассчитать D-эффективность?
Я видел из эту ссылку ! где кто-то уже писал, что
det(t(X)%*%X)^(1/beta)/(numRuns)
будет работать, но я не могу быть уверен в значении beta и numRuns. Я попытался с помощью следующего примера:
dat<-gen.factorial(3,3,center=TRUE,varNames=c("A","B","C"))
desC<-optFederov(~.+(A:B),dat,nTrials=9,nR=100)
и вывод desC:
D 0.9639749
Ge 0.889
Dea 0.882
Для получения D-эффективности от проекта, я должен сделать следующее, нодля того, чтобы не знать все значения, я не мог двигаться дальше:
dk<-data.matrix(desC$design)
det(t(dk)%*%dk)^(1/beta)/(numRuns)
Я предполагаю, что в моем случае бета должна быть 3 из-за наличия трех переменных ("A", "B","C"), пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь и не знаю, каково будет значение numRuns в моем примере.
Я новичок в программировании на R и поэтому очень мало знаю в этой области, поэтомупрошу прощения, если мой вопрос звучит глупо.