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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제1권
발행연도
1990.12
수록면
7 - 33 (27page)

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Bechhofer and Tamhane(1981) developed a theory of optimal incomplete block designs for comparing several treatments with a control. This class of designs is appropriate for comparing simultaneously p ≥ 2 test treatments with a control treatment (the so-called multiple comparisons with a control (MCC) problem) when the observations are taken in incomplete blocks of common size K < p+1. In this paper we want to extend to partially BTIB designs with two associate classes for the MCC problem. We propose a new class of incomplete block designs that are partially balanced with respect to test treatments. Because the class of designs that we consider is larger than the class of designs in Bechhofer and Tamhane and provides us with designs that improve on the optimal designs in their class. We shall use the abbreviation PBTIB to refer to such designs. We study their structure and give some methods of construction. Also we describe a procedure for making exact joint confidence statements for the MCC problem in PBTIB Designs with two associate classes. We study Optimality, Admissibility considerations in PBTIB designs with two associate classes.

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