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106年 - 106 公務升官等考試_簡任_農業技術:試驗設計研究#66289
> 申論題
五、迴歸(regression)與相關(correlation)均為探討變數間關係的統計方法,請問兩者 間有何不同?請問何為複迴歸(multiple regression)?(20 分)
相關申論題
⑴請說明何謂變方分析及其前提假設為何?(10 分)
#265804
⑵請說明檢定所蒐集到的資料是否符合前提假設的方法?(10 分)
#265805
⑴試驗中會採用交叉(crossed)或折疊(nested)設計,請問如何由試驗規劃中分辨 兩者?(10 分)
#265806
⑵請分別寫出利用交叉設計及折疊設計時,資料進行變方分析後兩個設計所使用的 變方分析表中之變因及自由度。(10 分)
#265807
四、研究人員進行水稻肥料試驗,如 N 肥及 K 肥各有 2 個不同等級,分別以(N+ ,N- )與 (K+ ,K- )代表,如欲評估 N 肥及 K 肥 2 個因子對產量的主效應(main effect),請比 較當試驗以一次考慮一個因子(one-factor-at-a-time, OFAT)的方式進行或以因子設計 (factorial design)的方式進行時的表現。(20 分)
#265809
(二)如果研究者希望在此基礎上增加第三個因素 C(溫度:低溫 vs 高溫) , 請敘述如何設計一個具有兩個區組的三因素析因設計,並具體說明處 理總數、小區數量和模型結構。
#560565
(一)試述此一統計結果,對於實驗的說明與解釋,可進一步說明本實驗的結論為何?利用下列平均數,估計 A 和 B 的主效果和交互效應。
#560564
三、一位研究人員採用完全隨機設計(CRD)進行了一項農業試驗,研究施 肥量(X)與水稻產量(Y)之間的關係。試驗中,5 個施肥水準被隨機分配到 15 個小區(每個小區 3 個重複) 。下表顯示了統計軟體的輸出結果總結: 試述在完全隨機設計(CRD)的背景下,解釋變異數分析表(ANOVA) 中的結果,迴歸方程式 Ŷ = 4.25 + 0.95X 。截距和斜率分別代表什麼?計算 X 和 Y 之間的相關係數 r,並解釋其含義。描述此統計結果如何使用 變異數分析和 p 值來判斷施肥水準是否對產量有顯著影響。在田間試驗 中完全隨機設計中可能出現的迴歸假設違反情況,以及殘差分析如何偵測出這種違反情況。
#560563
二、實驗設計是農業和生物學研究的基礎。它確保從實驗中收集的數據能夠 被客觀地解釋,從而最大限度地減少偏差和隨機誤差。 試述農業研究中實驗設計的主要任務,說明實驗設計如何幫助區分處理 效應和隨機變異。描述並比較以下二種農業田間試驗中常用的基本設 計:完全隨機設計(CRD)、隨機完全區組設計(RCBD),對於每種設 計,請指出其佈局特徵(處理數量、重複次數和區組結構) 。最適合使用 該設計的具體情況或田間條件。詳細說明實驗設計中的重複、隨機化和 局部控制(區組)其在實驗設計中的重要性。舉例說明這些原則如何減 少實驗誤差。(25 分)
#560562
一、一位研究人員想要比較四種肥料配方(F1–F4)對甜瓜產量(kg/小區) 的影響。試驗田呈現兩個顯著且相互垂直的梯度:灌溉渠間距(行區組 因子,4 個階層:I1–I4)和土壤質地帶(列區組因子,4 個階層:C1–C4) 。 為了控制這兩個梯度,研究人員採用 4×4 拉丁方設計,每個單元格代表 一個小區,最終得到以下隨機佈局和產量(括號內為處理及產量) : 假設拉丁方設計符合標準條件(行/列效應可加;處理、行、列之間無交 互作用)。試建立變異數分析表,以檢驗肥料處理效應(顯著水準 α = 0.05 ) 。表格應包含行(I) 、列(C) 、處理(F) 、誤差和總計的來源、 自由度(df) 、平方和(SS) 、均方(MS)和 F 值。如果處理效應顯著, 則在顯著水準 α = 0.05 下進行 Fisher’s LSD 檢驗,以比較不同肥料處理的平均值。報告合併均方誤差(MSE)、LSD 值以及那些肥料處理的平 均值有差異。
#560561
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