问题标签 [experimental-design]

将 16 个处理 (4*2*2) 的因子组合重复 3 次，并布置在条带分割块中。处理包括八个整地处理（4 * 2）作为整地处理和两个水平的除草（除草/不除草）随机应用于子块。分析在 Genstat 中运行，结果如下：

我想在 R 中重复这些结果。我同时使用了 base::aov 函数和 lmerTest::lmer 函数。我设法使用 aov 获得了正确的结果 function result ~ Burning * Weeding * Site.prep + Error(Rep/Burning*Site.prep)。使用 lmer 我使用了这个函数 result ~ Burning*Site.prep*Weeding+(1|Rep/(Burning:Site.prep))，只给了我部分正确的结果。Burning、Site.prep 和 Burning:Site.prep 的 SS 值和 F 值与 Genstat 结果有偏差（尽管不是太多），但 Weeding 和 Weeding 相互作用给出了与 Genstat 输出相同的 SS 和 F 值. 我想知道我应该如何指定 lmer 模型来重现 Genstat 和 aov 结果。数据和代码如下：

我正在构建一个实验，该实验需要在例程中并排显示两个图像。一个图像是目标（即正确响应），另一个是箔。我有一个 excel 刺激表，其中包含所有必要的图片文件，一列中的目标刺激和另一列中的箔刺激，但是我希望箔图片的外观是完全随机的。目前，PsychoPy 读取每一行，使得相同的目标图像总是与相同的箔配对。有没有办法解决？我不是一个程序员，所以如果可能的话，我想留在构建器的范围内。

谢谢！

在“使用 R 进行实验的设计和分析”一书中，作者使用以下数据（第 118 页）来解释分析完全随机区组 (CRB) 设计的方法：

有 10 只大鼠（块），每只大鼠按随机顺序接受 5 剂（d0 到 d2）的药物（治疗因子）。反应是每只大鼠在接受每次剂量后按水平的频率。

笔者首先进行了如下分析：

结果如下：

由于发现了剂量（治疗因素）的显着影响，作者进一步指出“要解释治疗因素水平的差异，应进行均值比较”。然后，使用以下代码：

结果如下所示：

作者说“这里使用了summary.aov 中的拆分选项，而不是2.8 节中使用的summary.lm 函数，因为我们只需要查看模型中剂量因子的单自由度分区。 "

虽然作者没有建议，但我还是> summary.lm(mod2)自己尝试了，想看看结果和上面有什么不同。结果如下：

尽管如此，线性和二次分量仍然很重要。

我的问题是：

1. 为什么在有显着剂量效应的情况下作者需要查看多项式分量（6.53e-07）？换句话说，在知道剂量很重要之后，知道高阶项的重要性有什么额外的好处？作者似乎将原因解释为“均值比较”，但我没有看到任何基于多项式项分析的“比较”。

2. 在研究多项式项时，为什么作者说“我们只需要看到模型中剂量因子的单自由度划分”。在解释多项式项的重要性方面，带有拆分参数的 summary.aov 函数和 summary.lm 函数的输出有什么区别？

谢谢！

我打算对两种算法进行竞赛并评估它们。忽略开发人员的障碍，例如复杂性和部署困难，还有其他标准可以用来测试算法吗？

• 速度是指返回成功结果的最快算法。
• 我所说的资源是指计算能力、内存和存储。

请注意，问题中的算法实际上是遗传算法。准确地说，分布式网络上的并行遗传算法与本地非分布式遗传算法。因此，每次运行的结果都会有所不同。

因此，我正在考虑编写一些小软件，用于在集群或任意抽象执行器上运行/执行 ML 实验，然后保存它们以便我可以有效地实时查看它们。执行器软件将有权写入数据库并将实时推送指标。现在，我没有过多地使用数据库，因此我不确定什么是正确的方法。以下是系统应存储的内容的描述：

每个实验将由一段代码/代码存档组成，以便可以在远程机器上执行。现在我们假设允许依赖项等安装在那里。该代码将接受命令行参数。该实验还将包含一个定义命令行参数的 YAML 方案。在代码中本身将指定将登录的内容（例如，我将提供一个用于注册频道的语言库）。现在在记录方面，您可以记录数值、数组、文本等相当多的类型。每个通道将被允许一个单一的规范（例如 2 列，第一个 int 迭代，第二个 float 错误）。该代码还将在实验结束时提供参数的特殊副本。

提交实验时，需要提供其唯一的组名+执行参数。这将启动实验并记录所有内容。

对我来说，使用平面文件系统最容易实现这一点。每个项目都有一个唯一的名称。每个新实验都会在项目中获得一个唯一的 ID 和文件夹。我可以在那里存储代码。每个通道都有一个文件，为简单起见，它可以是一个 csv 分隔符，其中包含一个特殊的模式文件，描述了存储在那里的值的类型，以便我可以在那里加载它们。最终参数也可以复制到文件夹中。

但是，由于我可以通过多种方式执行此操作，而且每个实验可能需要一个单独的“表”，我不知道这在任何数据库系统中是否可行？此外，也许我正在监督一些非常明显的事情，或者可能不是，如果您对此有任何经验，任何建议/建议都非常受欢迎。主要目标是最终能够将其提供给 Web 界面。也许 noSQL 可以适应这种情况，也许不能（我不知道它们是如何工作的）？

我的问题是，是否有任何 R 包提供功能，使得随机化可能涉及交叉因素、嵌套和/或阻塞的标准实验设计相当容易。

具体而言，具体向我展示如何生成作为nlme包Oats中的数据集提供的实验的新随机化。

在那个实验中，有六个块。每个区块分为三个小区，随机分配给品种（每个区块每个品种一个小区，每个区块单独随机）。每个小区细分为 4 个子小区，并随机分配到四种氮量（0、0.2、0.4 和 0.6），每个小区中每个硝基水平单独随机分配一个子小区。在数据集中，这些图可识别为 和 的Block组合Variety。（响应变量是yield，因此这并不是治疗设计的真正部分。）

第二个问题：如果你可以随机化Oats，你能否使用相同的包轻松随机化其他经典设计，例如三因素 CRD、嵌套设计、三期交叉设计或 5x5 希腊拉丁方？

我实际上已经知道如何使用 R 语言中的基本函数来做到这一点。所以我对看到程序化答案并不是特别感兴趣。我想知道是否有任何现有的软件包使这变得容易。我可以确定一些可能有帮助的软件包，例如randomizeR和randomizr，但是快速阅读这些文档仍然不能让（对我）很明显如何做到这一点。

我拥有几年前为我的学生开发的通用随机包的材料，我正在尝试决定是否进一步开发它以在 CRAN 上发布。

我是 Angular2 的新手

当我将 app.states.ts 之类的文件重命名为 app.routes.ts 时，我的编辑器会在我的一个 Componet 上显示警告。结果完美，我不明白为什么我会收到这个警告。

我正在使用WEBSTROM IDE

这个这个

请帮我删除此警告

我在psychopy builder中创建了一个实验，参与者必须用声音说出屏幕上呈现的图片（例如，如果出现一张椅子的图片，参与者必须通过说“椅子”来回应）。我已经设置了一个代码组件来检测每个声音响应，从而结束试验并启动下一个试验。这部分实验效果很好，但是我在整合脑电图记录时遇到了麻烦。

一些重要信息：我的试用循环从 .csv 文件中读取图像和 triggerVal。我有一个图像组件（称为english_naming），它显示图像供参与者大声命名。组件的 STOP 字段定义为$vpvk.event_onset- 这会在检测到声音响应时强制结束试验并开始下一个试验。

所以，这是我目前的（工作）代码组件：

开始实验：

开始例行程序

结束例程

我的问题是这个

目前，并行端口事件的时​​间锁定到每次试验的开始，但我需要将它们时间锁定到参与者的声音反应。if vpvk.event_onset():我尝试在上面插入port.setData(triggerVal)，但这根本无法生成任何触发代码。我也尝试过if english_naming==FINISHED，但出现了同样的问题。我已经在这两行代码上尝试了一堆变体，但我想不出似乎没有任何效果。

我真的很感激关于这个问题的任何建议。提前致谢！

我正在对拉丁方格实验进行 ANOVA 测试。出于某种原因，aov() 函数只能识别所使用的 3 个变量中的 2 个。

汇总仅针对前 2 个因子生成输出。我已经尝试仅使用 factor() 函数而不是 as.factor 以及其他几次尝试让 R 根据需要运行测试，其中包含 3 个不同的变化源以及任何噪声。有人可以解释为什么 R 不合作以及如何解决吗？

我想R为 60 个因素生成中心复合设计。我在as中使用ccd函数。但是，我收到如下错误：rsmccd(60)

rep.int(rep.int(seq_len(nx), rep.int(rep.fac, nx)), orep) 中的错误：向量太大

我知道默认情况下会有 2^60 次实验，这会导致内存不足。我想知道ccd" 函数中是否有一些属性可以将实验次数减少到 2000 次以下？例如考虑 1/2 或 1/4 部分的实验。