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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 劉清(Ching Liu) | |
dc.contributor.author | Chia-Kang Huang | en |
dc.contributor.author | 黃家康 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-16T05:25:37Z | - |
dc.date.available | 2014-08-22 | |
dc.date.copyright | 2014-08-22 | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.date.submitted | 2014-08-14 | |
dc.identifier.citation | 張魯智。(1976)。試驗技術講義。國立台灣大學。
沈明來。(1993)。試驗設計學。九州圖書文物公司。 詹維德。(2009)。不同類型裂區設計之變積分析。國立台灣大學碩士論文。 Cochran, William G. and Cox, Gertrude M. (1957) .Experimental designs (2nd ed.). Oxford, England: John Wiley & Sons. D.C. Montgomery. (2009). Design and Analysis of Experiments (7th ed). John Wiley & Sons. Fisher, R. A. (1966). The design of experiments. 8th ed. New York:Hafner Publising Co. Galwey, N. W. (2007). Introduction to mixed modelling: beyond regression and analysis of variance. John Wiley & Sons. McLean, R.A. and Sanders, W.L. (1988). Approximating degrees of freedom for standard errors in mixed linear models. In: Proceedings of the statistical computing section, American Statistical Association, New Orleans. Petersen, R. G. (1985). Design and analysis of experiments. Marcel Dekker, Inc. New York and Basel. SAS/STAT 9.3 User’s Guide 2011. S. R. Searle. (1971). Linear model. John Wiley & Sons. Steel, R. G. D., Torrie, J. H., & Dickey, D. A. (1980). Principles and procedures of statistics: a biometrical approach. New York: MacGraw-Hill. Yates, F. (1936a), Incomplete randomized blocks. Annals of Eugenics, 7: 121–140. Yates, F. (1936b). Incomplete Latin squares. The Journal of Agricultural Science, 26, pp 301-315. Yates, F. (1939), The recovery of inter-block information in variety trials in arranged in three-dimensional lattices. Annals of Eugenics, 9: 136–156. Yates, F. (1940), The recovery of inter-block information in balanced incomplete block designs. Annals of Eugenics, 10: 317–325. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/56373 | - |
dc.description.abstract | 設置區集是進行試驗時很常見的做法,然而區集效應應該視為是逢機型或是固定型在早期的教科書中多是把區集效應視為固定型加以分析,但是這樣的想法對於推論上會有所限制,另外,傳統的公式都是利用代數的方式求解,這對於有缺值的資料而言非常不方便。
本研究將對於幾種常見的區集設計分別利用固定型模式與混合型模式加以分析,並且比較其中的差異。此外,本研究也稍加探討非均衡資料的情況。 結果發現,在均衡資料的情況之下,以傳統代數與矩陣代數分析固定型模式得到的結果會是一致的,這可以說明以矩陣代數分析所得到的結果是正確的,而且,利用矩陣代數的方法可以很容易的以混合型模式分析資料,而且對於有缺值的資料矩陣的運算方法也不會受到影響。 在比較固定型模式與混合型模式所分析的結果,很多的統計量都是不同的,因此,對於區集設驗的資料,就區集效應而言,仍然應該是為是逢機型的效應較為合適。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Blocking is commonly used in experiments as a local control method and to improve the efficiency. Block effects therefore should be regarded as ramdom rather than fixed. Unfortunately most textbooks on experimental designs treat block effects as fixed and the analysis formulae presented in the textbooks can only be used to handle the balanced data.
Several commonly used block designs are analyzed as fixed model and mixed model separately and comparison of analysis results are made in this paper. We also compare the situations of balanced data and unbalanced data. Merits of general linear models by matrix formulae relative to traditional analysis by algebraic formulae are discussed, especially for mixed models and/or unbalanced data. Results indicate that many important statistics differ when cited data were analyzed assuming block effects as fixed and assuming block effects as random. For the purpose of making a logical statistical inference, block effects should be treated as random rather than fixed. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-16T05:25:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-103-R01621203-1.pdf: 962269 bytes, checksum: 1bf906496a1fee289a5cadf36677ada8 (MD5) Previous issue date: 2014 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 iii
中文摘要 iv ABSTRACT v 圖目錄 xi 表目錄 xii 第一章 前言 1 第二章 前人研究 4 第三章 研究方法 8 第一節 線型模式 8 I 固定型模式 8 II 混合型模式 8 III 矩陣運算法 9 IV 統計性質 11 V 統計推論 12 第二節 本研究中的區集設計 14 I逢機完全區集設計(RCBD, Randomized Complete Block Design) 14 II裂區設計(Split-Plot Design) 15 III均衡不完全區集設計(BIBD, Balanced Incomplete Block Design) 15 IV 均衡櫺式設計(Balanced Lattice Design) 17 V 混雜設計(Confounding Design) 17 第四章 結果與討論 20 第一節 逢機完全區集設計 20 I.均衡資料 20 (1)機差均方之估計 21 (2)處理效應之統計檢定 21 (3)最小平方平均值之估計 21 (4)處理間差異比較的結果 22 (5)代數式與矩陣式在固定型模式的分析結果 23 (6)討論…… 23 II 非均衡資料 25 (1)機差均方之估計 25 (2)處理效應之統計檢定 26 (3)各處理最小平方平均值之估計 26 (4) 處理間差異比較的結果 27 (5)討論…… 27 第三節 裂區設計(Split-Plot Design) 29 I 均衡資料 29 (1)機差均方之估計 30 (2)各處理效應之統計檢定 30 (3)各處理最小平方平均值 31 (4)各處理間最小平方平均值差異 33 (5)代數式與矩陣式在混合型模式I的分析結果 33 (6)討論…… 34 II 非均衡資料 37 (1)機差均方之估計 37 (2)處理效應之統計檢定 38 (3)各處理最小平方平均值之統計檢定 39 (4)各處理間最小平方平均值差異 40 (5) 討論…… 42 第三節 均衡不完全區集設計(BIBD, Balanced incomplete block design) 44 I 均衡資料 44 (1)機差均方之估計 44 (2)處理效應之統計檢定 45 (3)各處理最小平方平均值 45 (4)第一處理與其他處理間最小平方平均值差異 46 (5)固定型模式下代數式與矩陣式的計算結果 46 (6)討論…… 47 II 非均衡資料 49 (1)機差均方之估計 49 (2)處理效應之統計檢定 50 (3)各處理最小平方平均值 50 (4)處理間最小平方平均值差異 51 (5)討論…… 51 第四節 均衡櫺式設計(Balanced lattice design) 53 I 均衡資料 53 (1)機差均方之估計 54 (2)處理效應之統計檢定 54 (3)各處理最小平方平均值 55 (4)處理間最小平方平均值差異 55 (5)混合模型I的情況下矩陣式和代數式的比較 56 (6)討論…… 57 II 非均衡資料 59 (1)機差均方之估計 59 (2)處理效應之統計檢定 60 (3)各處理最小平方平均值 60 (4)處理間最小平方平均值差異 61 (5)討論…… 62 第五節 混雜設計(Confounding design) 64 I 均衡資料 64 (1)機差均方之估計 64 (2)處理效應之統計檢定 65 (3)各處理最小平方平均值 66 (4)各處理間最小平方平均值差異 66 (5)固定型模式下代數解與矩陣解的比較 67 (6)討論…… 68 II 非均衡資料 70 (1)機差均方之估計 70 (2)處理效應之統計檢定 71 (3)各處理最小平方平均值 72 (4)各處理間最小平方平均值差異 72 (5)討論…… 73 第六節 討論 74 參考文獻 79 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 以固定型模式及混合型模式分析各類型區集設計試驗資料之結果探討 | zh_TW |
dc.title | Comparison of fixed model and mixed model on analysis of block design data | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 102-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 謝英雄,謝邦昌(Ben-Chang Shia) | |
dc.subject.keyword | 區集設計,混合型模式,固定型模式, | zh_TW |
dc.subject.keyword | block design,mixed model,fixed model, | en |
dc.relation.page | 80 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2014-08-15 | |
dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 農藝學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 農藝學系 |
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