Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "split-split-plot design" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Układ split-split-plot dla nieortogonalnego doświadczenia z łubinem
    Split-split-plot design for a non-orthogonal experiment with lupine
    Autorzy:
    Ambroży-Deręgowska, Katarzyna
    Mejza, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2199087.pdf
    Data publikacji:
    2015-12-31
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    analiza wielowarstwowa
    kontrasty bazowe
    układ niekompletny split-split-plot
    basic contrasts
    incomplete split-split-plot design
    multistratum analysis
    Opis:
    W pracy przedstawiono przykład konstrukcji układu niekompletnego split-split-plot (SSP) dla nieortogonalnego doświadczenia trójczynnikowego. Niekompletność układu SSP jest związana z obiektami czynnika trzeciego w kolejności. W pracy układem generującym jest układ zrównoważony o blokach niekompletnych (BIB). Podane są właściwości statystyczne układu finalnego SSP ze szczególnym uwzględnieniem właściwości ogólnego zrównoważenia układu. Zaproponowano analizę statystyczną właściwą dla doświadczeń wielowarstwowych oraz analizę kontrastów. Rozważania zilustrowano danymi wygenerowanymi z doświadczenia ortogonalnego z łubinem.
    In the paper a construction method of an incomplete split-split-plot (SSP) design for a non-orthogonal experiment is presented. Incompleteness of the SSP design concerns sub-subplot treatments. Balanced incomplete block (BIB) design is used as generating design in the construction method. Statistical properties of the final SSP design with respect to general balance are given. Multistratum analysis and the analysis of contrasts are proposed as adequate statistical analysis. Considerations are illustrated using data generated from some orthogonal experiment with lupine.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2015, 278; 49-59
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Niektóre aspekty statystyczne planowania doświadczeń nieortogonalnych typu split-split-plot
    Some statistical aspects of the planning of non-orthogonal experiments of split-split-plot type
    Autorzy:
    Ambroży-Deręgowska, Katarzyna
    Mejza, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2198735.pdf
    Data publikacji:
    2014-12-31
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    doświadczenia nieortogonalne
    efektywność układu
    układ blokowy częściowo zrównowazony
    układ split-split-plot
    design efficiency
    non-orthogonal experiment
    partially balanced block design
    split-split-plot design
    Opis:
    Celem pracy jest zaprezentowanie pewnej metody konstrukcji układów niekompletnych typu split-split-plot dla doświadczeń nieortogonalnych z co najmniej trzema czynnikami. W literaturze znanych jest wiele metod konstrukcji układów niekompletnych. Często wykorzystuje się w nich bogatą teorię układów blokowych. Wybierając jeden z nich lub więcej z takich układów do wygenerowania na przykład, niekompletnego układu split-split-plot, szczególny nacisk należy położyć, między innymi, na optymalne wykorzystanie materiału doświadczalnego. Należy również zwrócić uwagę na ewentualność zastosowania obiektów kontrolnych lub wzorca dla jednego lub więcej czynników oraz możliwość takiego zaplanowania doświadczenia, aby najbardziej interesujące dla eksperymentatora kontrasty obiektowe były estymowane z największą precyzją (efektywnością). W pracy powyższe rozważania zilustrowano opisując nowy układ niekompletny typu split-split-plot na przykładzie doświadczenia z pszenicą ozimą. Przedstawiono statystyczne konsekwencje planowania doświadczeń w takim układzie. W analizie statystycznej zastosowano techniki właściwe dla tak zwanych doświadczeń wielowarstwowych oraz korzystano z teorii kontrastów bazowych.
    The aim of this paper is to present a method of constructing incomplete split-split-plot type designs for non-orthogonal experiments with at least three factors. Many methods of constructing incomplete designs are known from the literature, often drawing on the rich theory of block designs. When choosing one or more such designs to generate, for example, an incomplete split-split-plot design, special attention must be paid, inter alia, to the optimal use of the experimental material. Consideration should also be given to the possibility of using control or standard treatments for one or more factors, and the possibility of planning the experiment so that the treatment contrasts most interesting to the researcher are estimated with the greatest precision (efficiency). In this paper, the above considerations are illustrated with reference to a new incomplete split-split-plot design for an experiment with winter wheat. The statistical consequences of planning an experiment with such a design are described. The statistical analysis uses techniques appropriate to multi-stratum experiments, as well as the theory of basic contrasts.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2014, 274; 41-49
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza danych z krzyżową i zagnieżdżoną strukturą poziomów czynników na przykładzie doświadczenia z łubinem
    Data analysis with crossed and nested treatment structures based on example of experiment with lupine
    Autorzy:
    Ambroży, Katarzyna
    Mejza, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/42626448.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    model mieszany
    układ niekompletny split-block-plot (strip-split-plot)
    układ niekompletny split-plot × split-block
    względna efektywność
    incomplete split-block-plot design (strip-split-plot design)
    incomplete split-plot × split-block design
    mixed model
    relative efficiency
    Opis:
    W celu zilustrowania proponowanej w pracy metody analizy statystycznej danych nieortogo¬nalnych z krzyżową i zagnieżdżoną strukturą poziomów czynników wykorzystano wyniki z kompletnego doświadczenia kombinowanego z łubinem. Na podstawie tego doświadczenia zostały wygenerowane obserwacje z zachowaniem relacji występujących w układzie kompletnym. Oznacza to, że zamieszczone w tej pracy wnioski należy traktować jedynie w kategorii metodyki planowania i analizy tego typu danych. W doświadczeniu badano wpływ terminu siewu (A) i rozstawy (C) na plon wybranych odmian łubinu (B). W pracy zrezygnowano z kompletności układu i zaplanowano doświadczenie z blokami mniejszymi niż liczba kombinacji obiektowych. W celu porównania skuteczności proponowanych układów doświadczalnych pod względem estymacji efektów porównań między kombinacjami obiektowymi, wykonano analizy statystyczne dwa razy, raz stosując model mieszany dla układu split-block-plot (strip-split-plot) oraz drugi raz dla układu split-plot × split-block. Przedstawione tu układy są niekompletne ze względu na obiekty czynnika trzeciego (C), a kompletne ze względu na obiekty pozostałych dwóch czynników. Zakładając, że wszystkie porównania dotyczące obiektów czynnika C są jednakowo ważne, jako układ generujący wybrano układ zrównoważony o blokach niekompletnych (BIB). Ze względu na nieortogonalność trójczynnikowych układów oraz różne struktury ich jednostek doświadczalnych, wnioski dotyczące relatywnej efektywności ograniczone zostały do analiz wewnątrz tych warstw, które są właściwe dla różnych typów obiektów i porównań między nimi.
    To illustrate the proposed in this paper method of a statistical analysis of non-orthogonal data with nested and crossed treatment structures, some results from a complete factorial experiment with lupine were used. The observations have been collected keeping up relations occurring in the original experiment. It means that our conclusions should be treated only in terms of the methodology of a design and analysis of this type of data. The experiment has been designed to test the effects of dates of sowing (A) and spacing (C) on the yield of some lupine varieties (B). In the paper is assumed that the experiment was designed with block sizes less than the number of treatment combinations. For comparing the effectiveness of some experiment designs which are commonly used in such study, the statistical analyses have been performed twice, once using the mixed model for observations from the split-block-plot (strip-split-plot) type experiment and then the mixed model for observations from split-plot × split-block type experiment. Both designs presented in this paper are incomplete with respect to the treatments of the third factor (C) and complete with respect to the treatments of the remaining two factors. It was assumed that all comparisons among C treatments effects are equally important, so a balanced incomplete block (BIB) design was chosen as the generating design. Since the both three factorial designs are non-orthogonal and have got different structures of the experimental units, the conclusions considering relative efficiency of them have been limited to the intra-stratum analyses appropriated for the type of comparisons of treatment combinations effects.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 251; 269-281
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies