试验设计

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试验为序贯性质的

单因子
两因子
多因子（介绍）

两因子部分设计 PB设计（为了使设计更加简单）

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三个基本原则

重复性
随机化
分区组(区分因子)

单因子，两因子，多因子
方差分析主要，回归分析次要

两因子
随机化区组设计（含有区组因子）公式
若只有处理因子，直接进行方差分析；区组因子的不同在于，不考虑区组因子的交互效应，而处理因子需要考虑

多因子
拉丁方，正交拉丁方
BIBD

试验的合理性，以及计算

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两水平因析试验

完全和部分

效应的基本原则 稀疏 遗传 排序

MA准则（最小低阶混杂）

主效应计算

交互效应图

正态半正态图（根据效应稀疏原则，可以在图上找到很多的效应为0的点，并以此来绘制直线，进而找出可能为显著的因子）

若存在多个模型对数据的解释能力差不多 ：跟随试验 D最优准则 D为设计阵 公式

两步程序来判定效应取值

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上面所述，均为正规设计（两列要么正交要么完全别名）

非正规设计

PB设计 12行11列

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#抽样技术

各种偏差，选择偏差会导致样本不具有代表性

问卷设计

简单随机抽样 公式，估计量的计算；影响精度最大的是样本量；样本量与精度之间的关系
比估计，回归估计

分层抽样 样本量和层的划分，每一层的样本量分配。最优分配要视具体需要估计的量是什么（目标为使估计量的方差最小，教案考虑的估计量是均值。）
层内单元相似；能够提高精度

整群抽样 方便、节约成本。精度的影响，抽样效率

不等概率抽样 有放回 规模$\Rightarrow$⇒概率；总体的估计，总体方差的估计。
希望$y_i$yi​之间的相关性越高越好

抽样方法的选择

标签：抽样,复习,区组,效应,采集,因子,样本量,设计,方法
来源： https://blog.csdn.net/qq_37920823/article/details/90028417