如果你也在 怎样代写实验设计与分析Design and Analysis of Experiments这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
实验设计与分析提供了一个严格的介绍，通过质量和性能优化来改进产品和工艺设计。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写实验设计与分析Design and Analysis of Experiments方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写实验设计与分析Design and Analysis of Experiments方面经验极为丰富，各种代写实验设计与分析Design and Analysis of Experiments相关的作业也就用不着说。
我们提供的实验设计与分析Design and Analysis of Experiments及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Literature Cited
Aidar, H. (1978). Estudo sobre populacoes de plants emdois de culturas associades de milho e feijao. Viscosa, M.G., Tese de Doutorada, Universidade Federalde Vicosa.
Federer, W.T. (1987). Statistical analyses for intercropping experiments. Proc., Thirty-Second Conference on the Design of Experiments in Army Research Development and Testing, ARO Report 87-2, pp. 1-29.
Federer, W.T. and S.J. Schwager (1982). On the distribution of land equivalent ratios. BU-777-M in the Technical Report Series of the Biometrics Unit, Cornell University, Ithaca, NY.
Grimes, B.A. and W.T. Federer (1984). Comparison of means from populations with unequal variances. In W.G. Cochran’s Impact on Statistics (Editors: P.S.R.S. Rao and J. Sedransk), John Wiley \& Sons, Inc., New York, pp. 353-374. Mead, R. and J. Riley (1981). A review of statistical ideas relevant to intercropping research (with discussion). J. Roy. Statist. Soc., Ser. A 144, 462-509.
Mead, R. and R. Willey (1980). The concept of ‘Land equivalent ratio’ and advantages in yields from intercropping. Exp. Agric. 16, 217-228.
Riley, J. (1984). A general form of the ‘Land Equivalent Ratio.’ Exp. Agric. 20, 19-29.
Srivastava, J.N. (1968). On a general class of designs for multiresponse experiments. Ann. Math. Statist. 39, 1825-1843.
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Equations for a 12-Plant Basis
For the experiment and data of Example 13.5, let us consider the response equations to be (for cultivar A)
Sole crop for A (yield from 12 plants):
$$
Y_{h A}=\mu+\tau_{A}+\rho_{h t}+\epsilon_{h A} .
$$
Mixture of three crops, $A$ with $j$ and $g \neq A$ (yields from four plants):
$$
\begin{aligned}
Y_{h A(j g)}=& \frac{1}{3}\left(\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}\right)+\frac{2}{3}\left(\delta_{A(j)}+\delta_{A(g)}\right) \
&+\pi_{A(j g)}+\epsilon_{h A(j g)} .
\end{aligned}
$$
Mixture of six crops, A with five others (yields from two plants):
$$
\begin{aligned}
Y_{h t A(B C D E F)}=& \frac{1}{6}\left(\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}\right)+\frac{1}{3} \sum_{j=B}^{F} \delta_{A(j)} \
&+\beta_{A(B C D E F)}+\epsilon_{h A(B C D E F)} .
\end{aligned}
$$
The coefficient of $1 / 3$ in (13.47) is to put $\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}$ on the same basis as in (13.46). The coefficient of $2 / 3$ in (13.47) is used because $\delta_{A(j)}$ should have been derived from 8 instead of 12 plants in order to be on the same basis as $\mu+\tau_{A}$. A similar explanation holds for the coefficients in (13.48).
For the above response equations, a set of normal equations after applying the parameter constraints
$$
0=\sum_{h=1}^{r} \rho_{h t}=\sum_{\substack{j=1 \ \neq A_{, g}}}^{v} \pi_{A(j g)}=\sum_{\substack{j=1 \ \neq A, j}}^{v} \pi_{A(j g)}, \sum_{\substack{j=1 \ \neq A}}^{v} \delta_{A(j \cdot)}=(v-1) \bar{\delta}{A(\cdot)} $$ and $v=6$ is $$ \begin{aligned} \sum{h} Y_{h A} &=Y_{\cdot A}=r\left(\mu+\tau_{A}\right) \
\sum_{h} \sum_{g \neq j, A} Y_{h A(j g)} &=Y_{\cdot A(j \cdot)}=\frac{r(v-2)}{3}\left(\mu+\tau_{A}\right) \
\sum_{h} \sum_{j} \sum_{g} Y_{h A(j g)} &=\frac{2 r(v-3)}{3} Y_{A(j)}+\frac{2 r(v-1)}{3} \bar{\delta}{A(\cdot)} \ &=\frac{r(v-1)(v-2)}{2(3)}\left(\mu+\tau{A}+4 \bar{\delta}_{A(\cdot)}\right)
\end{aligned}
$$
$\begin{aligned} \sum_{h=1}^{r} Y_{h A(B C D E F)} &=Y_{\cdot A(B C D E F)} \ &=\frac{r}{6}\left(\mu+\tau_{A}\right)+\frac{r(v-1)}{3} \bar{\delta}{A}+r \beta{A(B C D E F)} . \end{aligned}$
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Equations on a Four-Plant Basis
If it is desired to analyze the data from the three types of mixtures jointly in one analysis, the yields would need to be put all on the same number of plants basis as was done in Example 13.5, that is, e.g., $Y_{h A / 3}^{\prime}, Y_{h A(j g)}^{\prime}$, and $2 Y_{h A(B C D E F)}^{\prime}$ would all be on a four-plant basis. $Y_{h A}$ is the yield from 12 plants and $Y_{h A(B C D E F)}$ is the yield from 2 plants. On this four-plant basis, one could reparameterize the response equations as follows:
Sole crop A
$$
Y_{h A / 3}^{\prime}=Y_{h A}=\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}+\epsilon_{h A} .
$$
Mixture of three crops, A with $\mathrm{j}$ and $g$
$$
Y_{h A(j g)}^{\prime}=Y_{h A(j g)}=\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}+\frac{1}{2}\left(\delta_{A(j)}+\delta_{A(g)}\right)+\pi_{A(j g)}+\epsilon_{h A(j g)} .
$$
Mixture of all six crops, yield for crop A
$$
\begin{aligned}
2 Y_{h A(B C D E F)}^{\prime}=& Y_{h A(B C D E F)}=\mu+\tau_{A}+\rho_{h A} \
&+\frac{2}{(v-1)} \sum \delta_{A(j)}+2 \beta_{A(B C D E F)}+\epsilon_{h A(B C D E F)} \
=& \mu+\tau_{A}+\rho_{h A}+2 \bar{\delta}{A(\cdot)}+2 \beta{A(B C D E F)} \
&+\epsilon_{h A(B C D E F) .}
\end{aligned}
$$
Using the parameterization for the response equations can be rationalized as follows. If there were no effects from the mixture, the expected value of $Y_{h A}, Y_{h A(j g)}$, and $Y_{h A(B C D E F)}$ should be $\mu+\tau_{A}+\rho_{h A}$, since all responses are for four plants. Likewise, one would say, with less credibility, that $\epsilon_{h A}, \epsilon_{h A(j g)}$, and $\epsilon_{h A(B C D E F)}$, as defined directly above, all have mean zero and common variance $\hat{\sigma}{e A}^{2}$. The last statement can only be approximately correct since $\epsilon{h A} / 3$ from the 12 -plant response equation is equal to the $\epsilon_{h A}$ from the 4-plant response equations above. Thus, one would suspect that $\epsilon_{h A}$ as defined above would have a smaller variance
Appendix 13.1 71
than the $\epsilon_{h A(j g)}$ and that $\epsilon_{h A(B C D E F)}$ would have a larger variance. If the component of variance due to variation among plants within an experimental unit is small relative to the component of variance among experimental units treated alike, then the inequality of variances will be small and, hence, can be ignored. This is what was assumed for the analyses given in Example 13.5. Thus, we shall use equations (13.59) to $(13.60)$ for analyses of the data.
实验设计与分析代写
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Literature Cited
艾达尔，H.（1978 年）。Estudo sobre populacoes de plant emdois de culturas associades de milho e feijao。Viscosa, MG, Tese de Doutorada, Universidade Federalde Vicosa。
费德勒，WT（1987）。间作试验的统计分析。Proc.，陆军研究开发和测试实验设计第三十二次会议，ARO 报告 87-2，第 1-29 页。
费德勒、WT 和 SJ 施瓦格 (1982)。关于土地当量比的分配。BU-777-M 在纽约伊萨卡康奈尔大学生物识别部门技术报告系列中。
Grimes, BA 和 WT Federer (1984)。比较具有不等方差的总体的平均值。在 WG Cochran 对统计的影响（编辑：PSRS Rao 和 J. Sedransk）中，John Wiley \& Sons, Inc.，纽约，第 353-374 页。Mead, R. 和 J. Riley (1981)。回顾与间作研究相关的统计思想（带讨论）。J.罗伊。统计学家。社会党，爵士。144, 462-509。
Mead, R. 和 R. Willey (1980)。“土地当量比”的概念和间作产量的优势。经验。农业。16, 217-228。
莱利，J. (1984)。“土地当量比”的一般形式。经验。农业。20 日，19-29 日。
斯利瓦斯塔瓦，JN（1968 年）。关于多响应实验的一般设计类。安。数学。统计学家。39，1825-1843。
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Equations for a 12-Plant Basis
对于示例 13.5 的实验和数据，让我们考虑响应方程为（对于品种 A）A 的
单一作物（来自 12 株植物的产量）：
是H一种=μ+τ一种+ρH吨+εH一种.
三种作物的混合，一种和j和G≠一种（四种植物的产量）：
是H一种(jG)=13(μ+τ一种+ρH一种)+23(d一种(j)+d一种(G)) +圆周率一种(jG)+εH一种(jG).
六种作物的混合物，A 与其他五种作物（两种植物的产量）：
是H吨一种(乙CD和F)=16(μ+τ一种+ρH一种)+13∑j=乙Fd一种(j) +b一种(乙CD和F)+εH一种(乙CD和F).
系数1/3在 (13.47) 中是把μ+τ一种+ρH一种在与 (13.46) 相同的基础上。系数2/3使用 (13.47) 是因为d一种(j)为了与μ+τ一种. 类似的解释适用于 (13.48) 中的系数。
对于上述响应方程，应用参数约束后的一组正规方程
0=∑H=1rρH吨=∑j=1 ≠一种,Gv圆周率一种(jG)=∑j=1 ≠一种,jv圆周率一种(jG),∑j=1 ≠一种vd一种(j⋅)=(v−1)d¯一种(⋅)和v=6是∑H是H一种=是⋅一种=r(μ+τ一种) ∑H∑G≠j,一种是H一种(jG)=是⋅一种(j⋅)=r(v−2)3(μ+τ一种) ∑H∑j∑G是H一种(jG)=2r(v−3)3是一种(j)+2r(v−1)3d¯一种(⋅) =r(v−1)(v−2)2(3)(μ+τ一种+4d¯一种(⋅))
∑H=1r是H一种(乙CD和F)=是⋅一种(乙CD和F) =r6(μ+τ一种)+r(v−1)3d¯一种+rb一种(乙CD和F).
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Equations on a Four-Plant Basis
如果希望在一次分析中同时分析来自三种类型混合物的数据，则需要将产量全部放在与示例 13.5 中所做的相同的植物数量基础上，即，例如，是H一种/3′,是H一种(jG)′， 和2是H一种(乙CD和F)′都将建立在四个工厂的基础上。是H一种是 12 株植物的产量和是H一种(乙CD和F)是 2 株植物的产量。在这四株植物的基础上，可以将响应方程重新参数化如下：
单一作物 A
是H一种/3′=是H一种=μ+τ一种+ρH一种+εH一种.
三种作物的混合，A与j和G
是H一种(jG)′=是H一种(jG)=μ+τ一种+ρH一种+12(d一种(j)+d一种(G))+圆周率一种(jG)+εH一种(jG).
所有六种作物的混合物，作物 A 的产量
$$
\begin{aligned}
2 Y_{h A(BCDEF)}^{\prime}=& Y_{h A(BCDEF)}=\mu+\tau_{A}+ \rho_{h A} \
&+\frac{2}{(v-1)} \sum \delta_{A(j)}+2 \beta_{A(BCDEF)}+\epsilon_{h A(BCDEF) } \
=& \mu+\tau_{A}+\rho_{h A}+2 \bar{\delta} {A(\cdot)}+2 \beta {A(BCDEF)} \
&+\epsilon_{h A(BCDEF) .}
\end{aligned}
$$
使用响应方程的参数化可以如下合理化。如果混合物没有影响，则预期值为是H一种,是H一种(jG)， 和是H一种(乙CD和F)应该μ+τ一种+ρH一种，因为所有响应都是针对四种植物的。同样，有人会说，可信度较低，εH一种,εH一种(jG)， 和εH一种(乙CD和F)，正如上面直接定义的，都具有均值零和共同方差σ^和一种2. 最后一个陈述只能是近似正确的，因为εH一种/3从 12 -植物响应方程等于εH一种从上面的 4 工厂响应方程。因此，有人会怀疑εH一种如上定义的，
附录 13.1 71
的方差小于εH一种(jG)然后εH一种(乙CD和F)会有较大的方差。如果一个实验单元内植物之间的变异导致的方差分量相对于相同处理的实验单元之间的方差分量较小，则方差不等性将很小，因此可以忽略不计。这是示例 13.5 中给出的分析所假设的。因此，我们将使用方程（13.59）来(13.60)用于数据分析。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。