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|One Supplementary Crop
In Chapter 2 of Volume I, we discussed the situation for which there was one main crop grown with one supplementary crop. In this chapter, we consider the situation where $1,2, \ldots, v$ cultivars of a secondary crop or crops are grown with one main crop. For example, consider one line or variety of sugarcane which does not “close in,” that is, form a canopy of shade, for 4 months after planting; when the sugarcane plants are small, within the first 4 months after planting, the plants do not fully utilize all the available space, water, and nutrients. In order to utilize this material more fully, short-season annuals are planted between the rows of sugarcane. Such crops as onions, cowpeas, beans, radishes, potatoes, and melons, alone or in combinations, have been used successfully with sugarcane. The supplementary crops must be such that the yield of the main crop is either relatively unaffected or is enhanced. Short-season crops may be grown simultaneously or in sequence during the first months of the sugarcane crop.
Another example where short-season annuals may be grown with a main crop is cassava (manioc, yucca). Since cassava plants start off slowly and the plants are relatively far apart, the land is not fully utilized during the first few months after the cassava has been planted. Greens, melons, cowpeas, beans, potatoes, etc., alone or in mixtures, have been used successfully as supplementary intercrops with the main crop cassava. Another example is using a grain crop, e.g., oats, in a grass-legume mixture. The grain crop has been called a “nurse crop,” while the grass is included with the main crop legume to have a grass-legume hay. When paddy rice is the main crop, the edges around the paddy have been used to grow
a variety of crops, including mixtures of crops. When rubber trees were the main crop, beans, cotton, and maize, alone and in mixtures, have been grown during the first year or two while the rubber trees in the plantation were being established. Legume-grass mixtures are grown as secondary crops in various types of fruit orchards.
In many situations, the correct choice and density of the supplementary crops will leave the main crop yield relatively unaffected. The benefit then would be the value of the supplementary crops, as no extra land is utilized. It is possible and not infrequent that the main crop yields may be increased by the presence of the supplementary crops. For example, in Nigeria, when cassava is intercropped with melons, its yield is actually increased. The reason is that the melons prevent erosion over and above that found in the sole crop cassava. The erosion-control aspects of melons more than offset any competition between melons and cassava for space, water, and nutrients. Thus, intercropping cassava with melons not only produces a partial crop of melons but it actually increases the yield of the main crop cassava. With long-season crops like sugarcane and cassava, legumes with nitrogen-fixation qualities forming nodules on the roots should be successful in enhancing the yields of cassava and sugarcane. These main crops would be able to utilize the nitrogen nodules left in the soil as they decomposed. The fertilizer replacement qualities of the legume may be quite beneficial for crops of this nature.
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Some Statistical Design Considerations
One possible treatment design for one main crop cultivar and $v$ supplementary crops follows:
main crop grown as a sole crop,
main crop grown with each one of the $v$ supplementary crops,
main crop grown with each of the $v(v-1) / 2$ pairs of supplementary crops,
main crop grown with each of the $v(v-1)(v-2) / 6$ triples of supplementary crops,
main crop grown with each set of $v-1$ of the supplementary crops, and main crop grown with all $v$ supplementary crops.
The total number of treatments would be $\sum_{k=0}^{v}\left(\begin{array}{c}v \ k\end{array}\right)=2^{v}=N$. The experimenter would usually eliminate certain values of $k$ and/or other combinations to reduce $N$ considerably and would often know that certain combinations were undesirable or would not be used in practice. These usually would not be included in the experiment. There are many possible subsets of $N$ and the experimenter should determine which subset to use to meet the goals of the experiment. For example, the treatment design could be a sole main crop, the main crop with each of the $v$ supplementary crops, and the main crop with all possible pairs of the $v$ supplementary crops for a total of $1+v+v(v-1) / 2$ treatments. Results from fractional replication may be of use here (see, e.g., Cochran and Cox, 1957, Federer, 1967, Raktoe et al., 1981). As an example, interest could center on only mixtures of size four and only main effects and two-factor interactions. Then, only $v(v-1) / 2$ mixtures of the total number of combinations of $v(v-1)(v-2)(v-3) / 24$ would be used. For $v=8$, the fraction would be 28 out of 70 possible mixtures. Examples of fractional replicates appear in Chapters 15 and $16 .$
Also, it is possible that it would be desirable to replicate the sole crop treatment more frequently than the others. If all comparisons are to be made with the sole crop, then for $r$ replications of each of the other treatments, the number of replications for the sole crop could be $\sqrt{N}$ to the nearest integer in each of $r$ blocks in order to optimize variance considerations. If the experiment design were an incomplete block, the $\sqrt{N}$ sole crop experimental units would be scattered over the incomplete blocks, such that sole crop (experimental units) would appear $m$ or $m+1$ times in an incomplete block, $m=0,1,2, \ldots$. Such an arrangement would decrease the variance between sole crop and other combinations.
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Model Equations
Consider an experiment involving a single cultivar, e.g., a given barley variety, for which the experiment design is a randomized complete blocks design (RCBD) with $r$ blocks; the treatment design consists of the sole crop of the cultivar and mixtures of $k$ of $v$ additional lines, cultivars, or crop species with $k=1,2, \ldots, v$. The simplest possible response equations for the main crop, e.g., barley, would appear to be of the following form $h=1, \cdots, r$ :
$\text { Sole crop cultivar }$
$$
Y_{h 0}=\mu+\tau+\rho_{h}+\epsilon_{h}
$$
Cultivar plus one additional line (i)
$$
Y_{h i 1}=\mu+\tau+\rho_{h}+\delta_{i}+\epsilon_{h i}
$$
Cultivar plus two additional lines ( $i$ and $j$ )
$$
Y_{h i j 2}=\mu+\tau+\rho_{h}+\frac{1}{2}\left(\delta_{i}+\delta_{j}\right)+\gamma_{i j}+\epsilon_{h i j}
$$
Cultivar plus three additional lines $(i, j$, and $g$ )
$$
Y_{h i j g 3}=\mu+\tau+\rho_{h}+\frac{1}{3}\left(\delta_{i}+\delta_{j}+\delta_{g}\right)+\lambda_{i j g}+\epsilon_{h i j g}
$$
Cultivar with all $v$ additional lines
$$
Y_{h i j, v}=\mu+\tau+\rho_{h}+\delta .+\pi_{12 \cdots v}+\epsilon_{h i j \cdots \cdot}
$$
$\mu+\tau$ is the mean of the barley cultivar (main crop) when grown as a sole crop; $\rho_{h t}$ is the $h$ th replicate effect for the RCBD; $\delta_{i}$ is the effect on the barley cultivar when grown in a mixture with supplementary crop line $i ; \gamma_{i j}$ is the bi-specific mixing effect of lines $i$ and $j$ on the response for the barley cultivar; $\gamma_{i j}$ is the tri-specific mixing effect of lines $i, j$, and $g$ on the response for the barley cultivar; $\delta$, is the average of the δi; γ·· is the average of the γij ; λ… is the average of the λijg
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|One Supplementary Crop
在第一卷第 2 章中，我们讨论了一种主要作物种植一种辅助作物的情况。在本章中，我们考虑以下情况1,2,…,v一种或多种次要作物的栽培品种与一种主要作物一起种植。例如，考虑种植 4 个月后不会“封闭”的甘蔗品系或品种，即形成遮荫的树冠；当甘蔗植株较小时，在种植后的前 4 个月内，植株并没有充分利用所有可用的空间、水分和养分。为了更充分地利用这种材料，在甘蔗行之间种植了短季一年生植物。洋葱、豇豆、豆类、萝卜、土豆和甜瓜等作物，单独或组合使用，已成功地与甘蔗一起使用。补充作物必须使主要作物的产量相对不受影响或有所提高。短季作物可以在甘蔗作物的头几个月同时或依次种植。
另一个可以与主要作物一起种植短季一年生植物的例子是木薯（木薯、丝兰）。由于木薯植物起步缓慢且植物相距较远，因此在种植木薯后的头几个月，土地并未得到充分利用。蔬菜、甜瓜、豇豆、豆类、土豆等，单独或混合使用，已成功地用作与主要作物木薯的间作补充。另一个例子是在禾本科植物混合物中使用谷物作物，例如燕麦。谷物作物被称为“护士作物”，而草则包含在主要作物豆科植物中以形成草豆干草。当水稻是主要作物时，水稻周围的边缘已经被用来种植
多种作物，包括作物的混合物。当橡胶树是主要作物时，豆类、棉花和玉米，单独或混合种植，在种植园中的橡胶树建立的第一年或两年内种植。豆科草混合物在各种果园中作为次生作物种植。
在许多情况下，正确选择和密度的补充作物不会影响主要作物的产量。收益将是补充作物的价值，因为没有使用额外的土地。补充作物的存在可能会增加主要作物的产量，而且这种情况并不罕见。例如，在尼日利亚，当木薯与甜瓜间作时，其产量实际上增加了。原因是甜瓜可以防止侵蚀超过单一作物木薯中的侵蚀。甜瓜的侵蚀控制方面抵消了甜瓜和木薯之间在空间、水和营养方面的任何竞争。因此，木薯与瓜类间作不仅会产生部分瓜类作物，而且实际上会增加主要作物木薯的产量。对于甘蔗和木薯等长季作物，具有固氮特性的豆科植物在根部形成根瘤应该能够成功地提高木薯和甘蔗的产量。这些主要作物将能够利用分解时留在土壤中的氮结核。豆科植物的肥料替代特性可能对这种性质的作物非常有益。
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Some Statistical Design Considerations
一种主要作物品种的一种可能的处理设计和v补充作物如下：
主要作物作为单一作物种植，
主要作物与每一种作物一起种植v辅助作物，
与每种作物一起种植的主要作物v(v−1)/2成对的辅助作物，
主要作物与每种作物一起种植v(v−1)(v−2)/6三倍的辅助作物，
每组种植的主要作物v−1的辅助作物，以及与所有作物一起种植的主要作物v补充作物。
总治疗次数为∑到=0v(v 到)=2v=ñ. 实验者通常会消除某些值到和/或其他组合以减少ñ并且经常知道某些组合是不可取的或不会在实践中使用。这些通常不会包含在实验中。有许多可能的子集ñ实验者应确定使用哪个子集来实现实验目标。例如，处理设计可以是单一的主要作物，主要作物与每个v辅助作物，以及具有所有可能对的主要作物v补充作物共1+v+v(v−1)/2治疗。部分复制的结果在这里可能有用（参见，例如，Cochran 和 Cox，1957，Federer，1967，Raktoe 等人，1981）。例如，兴趣可能只集中在大小为 4 的混合物上，并且只集中在主效应和双因素交互作用上。那么，只有v(v−1)/2的组合总数的混合物v(v−1)(v−2)(v−3)/24会被使用。为了v=8，分数将是 70 种可能的混合物中的 28 种。部分重复的例子出现在第 15 章和16.
此外，可能希望比其他作物更频繁地复制单一作物处理。如果所有的比较都是用唯一的作物进行的，那么对于r其他处理的重复次数，单一作物的重复次数可以是ñ到每个中最接近的整数r块以优化方差考虑。如果试验设计是不完全区组，则ñ单一作物实验单元将分散在不完整的块上，这样单一作物（实验单元）就会出现米或者米+1在不完整的块中的时间，米=0,1,2,…. 这样的安排将减少单一作物和其他组合之间的差异。
统计代写|实验设计与分析作业代写Design and Analysis of Experiments代考|Response Model Equations
考虑一个涉及单一品种的实验，例如给定的大麦品种，其实验设计是随机完整区组设计 (RCBD)r块；处理设计包括品种的单一作物和混合作物到的v额外的品系、栽培品种或作物品种到=1,2,…,v. 主要作物（例如大麦）的最简单的可能响应方程似乎具有以下形式H=1,⋯,r:
$ \text { 单一作物品种 }是H0=μ+τ+ρH+εHC你一世吨一世v一种rp一世你s这n和一种dd一世吨一世这n一种一世一世一世n和(一世)是H一世1=μ+τ+ρH+d一世+εH一世C你一世吨一世v一种rp一世你s吨在这一种dd一世吨一世这n一种一世一世一世n和s(一世一种ndj)是H一世j2=μ+τ+ρH+12(d一世+dj)+C一世j+εH一世jC你一世吨一世v一种rp一世你s吨Hr和和一种dd一世吨一世这n一种一世一世一世n和s(i, j,一种ndG)是H一世jG3=μ+τ+ρH+13(d一世+dj+dG)+λ一世jG+εH一世jGC你一世吨一世v一种r在一世吨H一种一世一世v一种dd一世吨一世这n一种一世一世一世n和s是H一世j,v=μ+τ+ρH+d.+圆周率12⋯v+εH一世j⋯⋅\mu+\tau一世s吨H和米和一种n这F吨H和b一种r一世和是C你一世吨一世v一种r(米一种一世nCr这p)在H和nGr这在n一种s一种s这一世和Cr这p;\rho_{ht}一世s吨H和H吨Hr和p一世一世C一种吨和和FF和C吨F这r吨H和RC乙D;\参加}一世s吨H和和FF和C吨这n吨H和b一种r一世和是C你一世吨一世v一种r在H和nGr这在n一世n一种米一世X吨你r和在一世吨Hs你pp一世和米和n吨一种r是Cr这p一世一世n和一世 ; \gamma_{ij}一世s吨H和b一世−sp和C一世F一世C米一世X一世nG和FF和C吨这F一世一世n和s一世一种ndj这n吨H和r和sp这ns和F这r吨H和b一种r一世和是C你一世吨一世v一种r;\gamma_{ij}一世s吨H和吨r一世−sp和C一世F一世C米一世X一世nG和FF和C吨这F一世一世n和s我, j,一种ndG这n吨H和r和sp这ns和F这r吨H和b一种r一世和是C你一世吨一世v一种r;\delta$, 是 δi 的平均值；γ··是γij的平均值；λ… 是 λijg 的平均值
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。