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2013-05-23 12:21
求翻译：For the five-attribute four-level designs in the right hand column of Figure 2, the improvements of the differentiated designs over the standard Bayesian designs are even more impressive, ranging from 10% to over 90%, caused by the fact that the higher numbers of attributes and levels both result in much additional roo是什么意思？ 待解决
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For the five-attribute four-level designs in the right hand column of Figure 2, the improvements of the differentiated designs over the standard Bayesian designs are even more impressive, ranging from 10% to over 90%, caused by the fact that the higher numbers of attributes and levels both result in much additional roo
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
对于图2中的右手列中的五属性四级的设计中，有区别的设计比标准贝叶斯设计的改进是更令人印象深刻，范围从10％至90％以上，所造成的事实，即高
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2013-05-23 12:23:18
五个属性0级设计在右边的列图2、改进设计的有区别的标准对贝叶斯算法设计更让人印象深刻,从10%到90%以上,导致的是,较高的数字的属性和级别都产生很多额外的空间,构建更好的设计。
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2013-05-23 12:24:58
为五归因于四级设计在图2的右手专栏，被区分的设计的改善在标准贝叶斯设计是更加印象深刻的，范围从10%到超过90%，由事实导致属性和水平的高数量两结果在另外的室为修建更好的设计。 在效率的坚固增量20-30%体会，即使真实的参量相当是紧挨假设的部分，即。 o = 0.5-1.0。 当真实和假设的参数值是接近的时，被区分的设计修建以一个更大的预先的变化比贝叶斯设计有更高的相对效率，特别是。 设计集合之间的区别用设计的不同的数字是坚固的，但再平实，在五个或六个设计在集合之后，在我们的研究中似乎一相当健壮发现横跨所有条件。
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2013-05-23 12:26:38
对于五属性四级设计中的图 2 右边的列，在标准的贝叶斯设计的差异化设计的改进是更令人印象深刻，从 10%到 90%以上，引起更多的属性和级别都导致多额外的空间，为建设更好地设计的事实。在 20-30%效率的大幅增加实现即使真正的参数是相当接近的假定，即 o = 0.5-1.0。构造与事先变异较大的差异化的设计有更高的相对效率比贝叶斯的设计，特别是当真实和假设的参数值接近。设计组与不同数量的设计之间的差异是可观，但再次平整后五个或六个设计的一套跨所有条件在我们的研究似乎相当强劲的发现。
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2013-05-23 12:28:18
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