《试验设计复习》由会员分享，可在线阅读，更多相关《试验设计复习（7页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、填空题： 对比法设计根据校区的排列方式，可以分为：逆向式排列、阶梯式排列、随机排列。 试验结果是百分率时，这些数据因遵循二项分布，而不遵从正态分布，不能直接进行方 差分析，需先进行反正弦转换。 当处理“每平方米的虫口数”数据时，因试验数据遵从柏松分布，则需要进行平方根转 换。 林业试验设计应遵守设置重复、随机化、局部控制原则。 在一块山坡地上划出一个正方形地块，采用完全随机区组设计进行某个品系对比试验， 供试品系（包括对照）共 8 个，需做 4 次重复，试画出设计图。 试比较固定模型与随机模型的特点及适用性。 固定模型：在试验中要考察的某因素的各个水平是特意选择的，对试验结果进行分析所 得到的
2、结论也只限于原来设计的那几个水平，并不扩展到未加试验的其他水平上，那么 我们要考察的这个因素称为固定因素，处理固定因素的数学模型是固定模型，它的试验 目的：找出各因素水平的最佳组合。固定模型的限制条件是处理效应值的总和为零。 随机模型：在试验中考察的某因素的若干水平不是特意选定的，而是从该因素的水平总 体中随机抽取的样本，将来对试验结果的分析也是通过这些样本去对该因素的水平总体 做出推断，那么我们要考察的这个因素就叫做随机因素，处理随机因素的数学模型就叫 做随机模型。随机模型的限制条件是处理效应应为遵从正态分布的随机变量。 在一块肥力呈东西和南北两个方向变化的正方形实验地上，需安排一个处理数为
3、 5 的试 验，要求重复 4 次以上，请问选用什么试验设计，并画出田间设计图。 第一步：选择或自编一个标准拉丁方。 第二步，随机调动标准拉丁方的列。 第三步，随机调动上述拉丁方的行。 第四步，随机将 5 种处理与 5 个数字对应落实处理所在的位置，加上保护行。 田间设计图：西东 试比较分析对比法、间比法设计和完全随机化设计的优缺点和适用性。 对比法： 优点：设计简易，便于田间评比，易为群众接受。 缺点：对照占用土地面积大，无法安排多因子试验，而且有系统误差。 适用性：主要用于土地充足且试验规模小的，要求精度又比较低的试验，如比较简易的品 种对比 试验，造林方法对比试验等。 间比法： 优点： 设
4、计简易，便于田间评价， 易为群众接受，相比对比法而言，其战地面积相对较少， 可以安排较多的处理。 缺点：计算 比较繁琐，假设性强，精度较差。 适用性：主要用于土地充足且试验规模小的，要求精度又比较低的试验，如比较简易的品 种对比 试验，造林方法对比试验等。 （一样的） 完全随机化： 优点：基本满足了试验设计的基本原则，能够在方差分析的基础上进一步进行遗传分析； 同时，此设计机动灵活，既适用于重复数相等的试验，也适用于重复数不等的试验。 缺点：局部控制查，现场施工费时费力。 适用性：主要适用于材料较少，规模较小，而试验地条件差异又小的试验。 北 南 令： 1 为 D 2 为 A 3 为 E 4
5、为 C 5 为 B 何为主处理、 副处理？在裂区设计中它们有那些排列方式？其试验精度有何不同？如何来 安排？ 主处理： 指在裂区设计中， 先把每一重复划分为若干个主区， 这些安排在主区内的处理， 即为主处理。 副处理：指在裂区设计中，先把每一重复划分为若干主区，然后在每一主区内再划分为 若干副区，这些安排在副区内的处理，即副处理。 排列方式：主处理与副处理均为随机区组排列 主处理排列为随机区组，副处理为拉丁方 主处理排列为拉丁方，副处理为随机区组 主处理和副处理均为拉丁方 副处理的试验精确性要求更高，而主处理的试验精确性要求较高。 进行裂区试验时，由于主区内的各个副区靠的痕迹，局部控制好，所以
6、副处理间的比 较用随机区组设计来的精确；对主区而言，分散较远，因而主处理间的比较不如随机区 组设计精确，故要将更高精确性要求作为副处理，而将对精确要求较低的因子作为主处 理。 裂区设计与完全随机区组设计的联系与区别是什么。 裂区设计：先把每一重复划分为若干主区，并将试验的主处理安排在这些主区，然后在 每一主区内再划分若干副区，安排副处理，如果有必要可以在裂区之下再划分裂区，安 排第三种处理。 完全随机区组设计：把整个试验分为若干个单元，并使每个单元内部环境基本一致，然 后把所有处理全部安排到没一个单元中去，加以试验比较，不同单元之间则允许有环境 条件的差异存在。 联系：都遵守试验设计的 6 条
7、原则 引入了局部控制的思想，允许区组的差异，区组内保持一致。 都适用于多个因子的试验设计 区别：完全随机区组的多因子之间重要性没有主次之分，而裂区设计的因子可以有主 次之分。 裂区设计处理的排列方式可以是多种的，而完全随机区组设计是随机排列的 完全随机区组设计在考虑因子时，需要全部分析考虑，而裂区区组设计可以在 后期从裂区的形式扩展添加。 完全随机区组在方差分析时，不同分析统计，机误只有一个，而裂区设计在方 差分析时，分主区和副区两部分进行分区，有多个机误。 何谓交叉式分组试验？何为巢式分组试验？他们在进行方差分析时有何区别？ 交叉式分组试验： 如果我们在试验中使试验中所要考察的两个因子的各个
8、水平都能两两 相遇，使这两个待考察的因子处于完全平等的地位上，这样的进行分组的 试验就叫做交叉式分组试验。 巢式分组试验：在多因子试验中，如果因子间的各个水平不能两两相遇，而是一个因子 从属于另一个因子， 处于下级的因子的各个水平因上级因子的不同水平而 变化，这样的分组试验叫做巢式分组试验。 区别：交叉式分组试验有固定模型、随机模型、混合模型 巢式分组试验：A 内的 B 因素效益在一般情况下是随机的，在此前提下，固定模 型与随机模型的期望均方可视作相同。 交叉式分组试验多因子处在完全平等的地位上，所以有交互效应。 巢式分组试验，二者是从属关系，所以不存在交互效应。 拉丁方设计与完全随机区组设计
9、的区别是什么。 拉丁方设计从两个方向划分区组，实行双重局部控制，消除非实验因素的干扰，试验精 度比完全随机区组设计高。 拉丁方限制性强，即处理数、重复数、行数、列数都要相等 ，完全随机区组则没有这 个限制。 拉丁方设计需要整块试验地，且行、列区组不能分开，缺乏灵活性；完全随机区组设计 对试验地的形状和大小要求不高。 在试验进程中若某些区组受到破坏， 若不得不放弃某些处理时， 拉丁方设计完全不能用， 而完全随机区组设计则可以利用余下材料进行分析。 平衡不完全区组设计要考虑那些参数？BIB 设计的必要条件是什么。 BIB 设计有：V处理数；K每区组的小区数；r各处理的重复数 b区组数；任意两个处理
10、出现在同一区组的次数。 BIB 需要满足条件：rV=bK；=（r（k-1）/（V-1） ） ；bV 与完全随机区组设计相同，区组之间允许有环境条件的差异，在地形破碎的地方甚至可 以分隔开来。但是，一个区组内部应该保证环境条件基本一致，而且绝对不允许将一个 区组再行分割。 优点：当区组可能安排的处理数少于供试处理数时，仍然可以对各个处理做出正确的比 较，即区组面积受客观条件限制时，仍然可以进行多个处理的比较试验。 缺点：灵活性和坚韧性差，对于处理数、区组数等参数有严格规定，缺一不可，否则就 失去平衡。同时，这种设计安排的区组数多，试验规模比完全随机区组大，因而付出人 力物力代价大，但实验精度比完
11、全随机区组设计低。 阐述拉丁方设计的优缺点。 拉丁方设计设计特点： 1 试验的重复数与处理数相等 2 每一横行和每一直列都包括全部处理，形成一个完全区组 3 所有处理在横行和直列中都进行随机排列。 优点：由于每一横行和每一直列都形成一个区组，具有双向局部控制功能，可以从两个 方向消除试验环境条件的影响，具有较高的精确性 缺点：1 缺乏伸缩性，一般常用于 5-8 个处理的试验 2 田间布置时，不能将横行区组和 直列区组分开设置，要求有整块方形的试验地，缺乏随机区组设计的灵活性。 对某种树种的种子一年后观察苗高获得下表数据。试 95%可靠性判断 5 种处理方法是否 存在差异。 处理 方法 苗高 X
12、u 123456Xi 139.229.025.833.541.737.2206.4 237.327.723.434.429.234.6186.6 320.833.828.623.422.730.9160.2 431.027.419.529.623.218.7149.4 520.717.629.427.725.519.5140.4 由题可得：n=6，k=5，X=843 C=X2/kn=8432/（6*5）=23688.3 66.1277 3 . 23688 5 . 1929 2 . 39 222 ij ijT CXSS 88.4976/ )4 .140 6 . 186 4 . 206(/ 222
13、2 i iA nXSS SSr=SST-SSA=778.78 变异来源自由度平方和均方F 处理4497.88124.474.0 机误25778.7831.15 总计291277.66 查表得 F0.05(4,5)=2.7 F=4，所以有差异。 一个好的林业试验设计应该具备哪些特征。 一个好的林业试验设计应该具备以下特征：典型性：试验场地和试验材料都具有代表 性，使得实验成果能够在生产上推广。精确性：试验材料来源清楚，实验数据可靠， 试验结果可信。重演性：实验结果能够经得起重复，别人在相同情况下也能得到相同 的结果过。坚韧性：遭受自然或人为的局部破坏之后仍然能够分析。在满足上述要求 的前提下，试
14、验设计还应尽可能的做到简便易行。 何为正交？正交设计的主要目的和具体步骤是什么。 正交：源于几何学上两向量正交的定义。通俗的讲，正交是指试验点在优选区里的均衡 分部。也可以说正交试验就是 多因素的选优法。 正交试验目的：对多因素的多水平进行考察，以寻找各种因素最好的搭配。 具体步骤： 明确试验目的，确定试验指标。 找因素，定水平。 选用正交表，设计正交表头。 按正交表的试验方案进行试验。 对试验结果进行分析。 回归设计的设计思想是什么？回归设计有哪些种类？它们的主要区别是什么。 回归设计的基本思想是把回归分析与正交设计结合起来，选取合适的试验点，提供最充 分的信息，建立回归方程，以达到科学地预
15、测产量或计算最佳生产技术方案的目的。 回归设计大体可以分为：一次回归设计和二次回归设计。一次回归设计主要指一次回归 正交设计；二次回归设计包括二次回归正交设计，二次回归旋转设计以及回归最优设计。 一次回归正交设计：是在 2 水平正交表基础上安排试验的，所建立的方程为多元线性回 归方程，有时候也含交互项。 二次回归正交设计：是在 2 水平正交表的基础上，每个因素设置 5 个水平，进行组合设 计，求算二次回归方程的各项系数。 二次回归旋转设计：基本设计思想是既保留回归正交设计试验次数少，计算简便等优点， 又牺牲部分正交性而获得旋转性，使回归正交设计中预测值 y 方差不等的缺点得到克服。 某品种对比
16、试验采用阶梯式排列，参试品种 11 个，重复三次，试验结果如下，分析之。 ACKBCCKDECKFGCKHICKJ 110.512.58.57.711.47.17.411.64.26.712.05.712.212.411.3 27.711.58.08.812.05.87.612.65.76.410.54.89.810.77.0 36.39.06.47.29.65.76.19.94.65.08.46.77.19.55.2 总24.53322.923.73318.621.134.114.518.130.917.229.132.623.5 理论8.110.97.67.810.96.16.710.94.66.410.96.19.710.97.9 对比0.7410.70.7210.560.6210.430.5910.560.8910.72 名次31651971118110214 全部 CK 平均=（12.5+11.5+9.0+12.4+10.7+9.5）/（3*5）=10
