理解Alias-Optimal設計演算法，優化固定塊效果我想知道：當在別名優化設計中添加固定塊效果時，它是如何優化的？
例如，按照 Jones 和 Nachtsheim（2011）的解釋：它是在第一個目標中優化，即模型項的 D 最優性優化，還是在次要目標中優化，即優化 Alias 項和模型條款？
.. 還是其他東西？
實驗設計回覆：瞭解Alias-Optimal設計演算法，優化固定塊效果X5（分塊因子）的固定效應在X1中，而不是在X2中。
回覆：瞭解Alias-Optimal設計演算法，優化固定塊效果謝謝馬克，
有一點讓我仍然感到困惑：
固定塊效果是放置在模型（X1）中還是放置在別名影響的模型項矩陣 (X2) ？
看圖片：
提出這個問題的原因是，繼 Jones 和 Nachtsheim（2011）之後，我發現我們最小化了 Alias 矩陣跡和 D 效率的混合，並透過權重因子進行平衡。更正式地說，我們最小化目標函數：
在哪裡：
這讓我想知道：
如果區塊效應成為設計矩陣 X1 的模型項，我猜它會像其他模型項一樣強烈地優化區塊的可預測性（預測變異數）。 如果區塊效應位於別名 X2 矩陣的模型項中，我們將最佳化其與 X1 項的正交性，但其預測變異數會更大，並且估計的區塊效應大小不一定與潛在的別名效應正交。
謝謝你幫我理解;)
回覆：瞭解Alias-Optimal設計演算法，優化固定塊效果演算法是相同的：座標交換。 標準不同。 它是 A'A 跡的最小值，其中 A 是別名矩陣，如中所述幫助。
