Informacja

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

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


Wyświetlanie 1-3 z 3
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
Tytuł:
Construction of experimental designs by combining some GD designs
Konstrukcja eksperymentalnych układów z wykorzystaniem pewnych układów GD
Autorzy:
Brzeskwiniewicz, H.
Krzyszkowska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/9667.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki
Tematy:
experimental design
group divisible block design
balanced incomplete block design
split-plot design
Źródło:
Colloquium Biometricum; 2009, 39
1896-7701
Pojawia się w:
Colloquium Biometricum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    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