| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-21页 |
| List of Tables | 第21-23页 |
| List of Figures | 第23-24页 |
| 1 Introduction | 第24-30页 |
| ·Computer experiments | 第24-28页 |
| ·Supersaturated designs | 第28-30页 |
| 2 Construction of sliced (nearly) orthogonal Latin hypercube designs | 第30-50页 |
| ·Introduction | 第30-32页 |
| ·Definitions and notation | 第32-34页 |
| ·Construction of SOLHDs and SNOLHDs | 第34-39页 |
| ·A construction method for SLHDs | 第34-38页 |
| ·A new class of SOLHDs and SNOLHDs | 第38-39页 |
| ·A strategy for finding different orthogonal FLHDs | 第39-42页 |
| ·Further discussion and concluding remarks | 第42-46页 |
| Appendix: Proofs | 第46-50页 |
| 3 Computer experiments with both qualitative andquantitative variables | 第50-85页 |
| ·Introduction | 第50-52页 |
| ·Metamodels and a motivating example | 第52-57页 |
| ·Gaussian process models with qualitative and quantitative variables | 第52-55页 |
| ·A motivating example | 第55-57页 |
| ·CSLHD and its optimal construction | 第57-67页 |
| ·Clustered-sliced Latin hypercube designs | 第58-63页 |
| ·Construction of optimal CSLHDs | 第63-67页 |
| ·Selection procedure | 第67-70页 |
| ·Simulation examples | 第70-75页 |
| ·A real-life example | 第75-78页 |
| ·Concluding remarks | 第78-81页 |
| APPENDIX A: PROOF OF PROPOSITION 2 | 第81-82页 |
| APPENDIX B: RESULTS FOR EXAMPLE 3.5.1 | 第82-85页 |
| 4 Variable selection for the mean function of kriging in com-puter experiments | 第85-110页 |
| ·Introduction | 第85-87页 |
| ·A hierarchical kriging model | 第87-90页 |
| ·The universal kriging model | 第87-88页 |
| ·Specifying the priors for variable selection | 第88-90页 |
| ·A Bayesian variable selection method for the mean func-tion of kriging | 第90-94页 |
| ·An algorithm of the SSBK | 第90-92页 |
| ·Implementation details of the SSBK | 第92-94页 |
| ·A practical example | 第94-99页 |
| ·Implementing the SSBK | 第95-97页 |
| ·Comparison | 第97-99页 |
| ·Simulation studies | 第99-104页 |
| ·Concluding remarks and further discussions | 第104-108页 |
| Appendix | 第108-110页 |
| 5 Functionally induced priors for componentwise Gibbs sam-pler in the analysis of supersaturated designs | 第110-135页 |
| ·Introduction | 第110-112页 |
| ·Componentwise Gibbs sampler and functionally induced priors | 第112-115页 |
| ·Componentwise Gibbs sampler | 第112-113页 |
| ·Functionally induced priors | 第113-115页 |
| ·A new Bayesian variable selection strsategy for the anal-ysis of SSDs | 第115-119页 |
| ·The CGS integrated with the FIP | 第115-116页 |
| ·Implementation details of the FIPCGS | 第116-119页 |
| ·Illustrative examples | 第119-125页 |
| ·Simulation studies | 第125-134页 |
| ·Concluding remarks | 第134-135页 |
| 6 Conclusions | 第135-137页 |
| Bibliography | 第137-147页 |
| Acknowledgements | 第147-148页 |
| Publications and manuscripts | 第148-149页 |
| RESUME | 第149页 |
