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BIBD（k,b,r,t, ）

时间: 2023-09-12 15:11:41 浏览: 485

bibdAOV:计算平衡不完全区组设计 [BIBD] 方差分析。-matlab开发

该文件计算平衡不完全区组设计 [BIBD] 方差分析。 BIBD 是一组由 v >= 2 个元素组成的集合 X，称为处理，以及一组 b > 0 个 X 子集，称为块，满足以下条件： - 每个块由恰好 k 个处理组成，v > k > 0 - 每个处理都出现在恰好 r 个块中，r > 0 - 每对处理同时出现在恰好 l (lambda) 块中，l > 0。 BIBD 必须满足[约束]： v*r = b*k = eu = 整个实验的实验单元总数r*[k-1] = l*[v-1]) 线性模型是： x_ij = µ + a_i + b_j + e_ij i = 1,...,v (治疗); j = 1,...,a（块）； e_ij ~ N[0,var_e] 它需要输入数据矩阵（矩阵的大小必须是 n×3：数据=第 1 列，处理=第 2 列，块=第 3 列）和显着性水平（默认值 = 0.05）。

BIBD指的是Balanced Incomplete Block Design，即平衡不完全块设计。其中，k表示每个块中元素的个数，b表示块的数量，r表示每个元素在多少个块中出现，t表示每个块中任意两个元素的重复个数。 BIBD的设计目的是在有限的资源下，尽可能多地研究一组变量之间的关系。它适用于实验设计、组合设计、统计学、计算机科学等领域。 BIBD的一个重要应用是在实验设计中，特别是在农业试验中。例如，在研究不同肥料对作物产量的影响时，可以使用BIBD设计，将不同肥料随机分配到不同的区块中，以便在有限的试验资源下，尽可能多地研究肥料对产量的影响。 BIBD的构造方法有很多种，例如拉丁方、几何构造法等。其中，拉丁方是一种常用的BIBD构造方法，它可以使用不同的算法来生成不同的BIBD设计。

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