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高级生物统计044.ppt

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高级生物统计044.ppt

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文档介绍:该【高级生物统计044 】是由【小可爱】上传分享,文档一共【68】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【高级生物统计044 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高级生物统计044由NordriDesign提供最优设计(optimumdesign)就是从试验误差方差最小的基本目的出发,得出的一种试验设计方法。为了判断一种试验设计是不是最优设计,已经提出了很多优良性准则,如D—优良性、G—优良性、E—优良性、U—优良性、A—优良性等。一、D—最优设计原理(一)回归模型与试验方案1、回归模型对于给定的p维欧氏因子空间区域?中的点?,无论变量之间的回归关系如何,其回归模型的一般形式可表示为:其中,x为自变量组成的p维向量(x1,x2,…,xp);f1(x),f2(x),…,fm(x)都是连续函数;?1,?2,…,?m为m个需要估计的回归系数;ε为随机误差、相互独立,且都服从N(0,σ2)。若记回归模型(4—45)也可表示为:若进行了t次试验,则模型(4-46)的结构矩阵X为:信息矩阵A为模型(4—45)包含了最常见的各种回归模型。例如,当f1(x),f2(x),…,fm(x)为一组幂函数时,若取p=2,m=6,模型(4—45)就是二元二次回归模型。2、试验方案假设试验在p维欧氏因子空间区域?中的一组点x1,x2,…,xt上进行,每个点的试验重复次数分别为n1,n2,…,nt。这一组点及其对应的重复次数便构成一个试验方案,这种方案称为离散型方案(discretescheme),用W表示。其中x1,x2,…,xt称为方案W的谱点。【例4·9】设单因素试验的回归模型为试比较下列两个试验方案的D—优良性。